如何用iText与Java将PDF内图像转为单色调/二值图及替换图像

我来帮你梳理下实现思路和具体方案，结合你已经在用的工具和纯iText两种方式来解决：

方案一：结合ImageMagick处理（推荐，精准度更高） #

既然你已经能通过ImageMagick提取并转换图像，那可以把这个流程整合到Java代码里，步骤如下：

• 遍历PDF中的图像资源，提取原图像的字节流
• 调用ImageMagick的convert命令完成二值化转换
• 将处理后的二值图像重新封装为PDF可识别的PdfImageXObject
• 替换PDF中原有的图像引用

示例代码片段：

// 打开PDF文档
PdfDocument pdfDoc = new PdfDocument(new PdfReader("input.pdf"), new PdfWriter("output.pdf"));

// 遍历每一页的图像资源
for (int pageNum = 1; pageNum <= pdfDoc.getNumberOfPages(); pageNum++) {
    PdfPage page = pdfDoc.getPage(pageNum);
    PdfDictionary resources = page.getResources();
    PdfDictionary xObjects = resources.getAsDictionary(PdfName.XObject);
    
    if (xObjects != null) {
        for (PdfName imgName : xObjects.keySet()) {
            PdfObject obj = xObjects.get(imgName);
            if (obj.isIndirectReference()) {
                PdfStream imgStream = pdfDoc.getPdfObject(obj.getIndirectReference()).getAsStream();
                if (PdfName.Image.equals(imgStream.getAsName(PdfName.Subtype))) {
                    // 提取原图像字节
                    PdfImageXObject originalImg = new PdfImageXObject(imgStream);
                    byte[] imgBytes = originalImg.getImageBytes();
                    Files.write(Paths.get("temp-original.png"), imgBytes);
                    
                    // 调用ImageMagick执行二值化（阈值可根据实际调整）
                    ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(
                        "convert", "temp-original.png", "-threshold", "50%", "temp-binary.png"
                    );
                    pb.inheritIO().start().waitFor();
                    
                    // 生成新的PDF图像对象并替换原图像
                    PdfImageXObject newBinaryImg = new PdfImageXObject(ImageDataFactory.create("temp-binary.png"));
                    xObjects.put(imgName, newBinaryImg.getPdfObject());
                }
            }
        }
    }
}

pdfDoc.close();
// 清理临时文件
Files.deleteIfExists(Paths.get("temp-original.png"));
Files.deleteIfExists(Paths.get("temp-binary.png"));

方案二：纯Java/iText实现二值化（无需外部工具） #

如果不想依赖ImageMagick，可以用Java自带的图像API完成二值化，步骤如下：

• 从PdfImageXObject获取BufferedImage对象
• 对图像进行二值化处理（固定阈值或自适应阈值）
• 将处理后的图像转为PDF可识别的格式，替换原图像

示例代码片段：

PdfDocument pdfDoc = new PdfDocument(new PdfReader("input.pdf"), new PdfWriter("output.pdf"));

for (int pageNum = 1; pageNum <= pdfDoc.getNumberOfPages(); pageNum++) {
    PdfPage page = pdfDoc.getPage(pageNum);
    PdfDictionary resources = page.getResources();
    PdfDictionary xObjects = resources.getAsDictionary(PdfName.XObject);
    
    if (xObjects != null) {
        for (PdfName imgName : xObjects.keySet()) {
            PdfObject obj = xObjects.get(imgName);
            if (obj.isIndirectReference()) {
                PdfStream imgStream = pdfDoc.getPdfObject(obj.getIndirectReference()).getAsStream();
                if (PdfName.Image.equals(imgStream.getAsName(PdfName.Subtype))) {
                    PdfImageXObject originalImg = new PdfImageXObject(imgStream);
                    BufferedImage originalBufImg = originalImg.getBufferedImage();
                    
                    // 二值化处理：使用Java自带的TYPE_BYTE_BINARY格式
                    BufferedImage binaryBufImg = new BufferedImage(
                        originalBufImg.getWidth(), originalBufImg.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY
                    );
                    Graphics2D g2d = binaryBufImg.createGraphics();
                    g2d.drawImage(originalBufImg, 0, 0, null);
                    g2d.dispose();
                    
                    // 将二值图像转为PDF图像对象
                    ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
                    ImageIO.write(binaryBufImg, "png", baos);
                    ImageData binaryImgData = ImageDataFactory.create(baos.toByteArray());
                    PdfImageXObject newBinaryImg = new PdfImageXObject(binaryImgData);
                    
                    // 替换原图像
                    xObjects.put(imgName, newBinaryImg.getPdfObject());
                }
            }
        }
    }
}

pdfDoc.close();

额外注意事项 #

• 高DPI图像的二值化阈值可以根据实际情况调整，固定阈值效果不好的话，可以尝试Otsu自适应阈值算法来优化
• iText 7.1.x版本对图像处理的兼容性不错，如果你遇到奇怪的问题，升级到最新稳定版（比如7.1.17+）会更稳妥
• 替换图像时，原图像的位置、尺寸等属性会自动保留，不需要额外处理

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Schloppe