Следующий метод Java принимает массив BufferedImage объектов и возвращает среднее изображение, полученное из массива изображений.

Основное применение изображений усреднения удаления шума. Шума изображения, в основном нежелательных и проявляется в пиксели изображения. Это присуще и цифровых камер, и создается, в частности, под действием температуры и в условиях низкой освещенности, и часто видное место в длинных выдержках и фотографии, сделанные при высокой чувствительности ISO. Его эффект аналогичен Film Grain.

Когда изображение сцены неизменный развращены случайные шумы, последовательность этих образов может быть усредненная вместе с тем, чтобы снизить воздействие шума. Это работает, потому что шум возмущает пиксель уровни серого, и положительное возмущение данной величины, как правило, столь же вероятно, как и негативные возмущения и ту же величину. Следовательно, существует тенденция эти "ошибки" в пиксельных серый уровня компенсируют друг друга во все большей степени, так как количество усредненные изображения увеличивается.

Хотя пример написан для изображений в серой уровня, вы можете изменить метод для применения его в RGB изображения легко. Вам просто необходимо для вычисления среднего значения для каждого канала (красный, зеленый или синий канал).