加工技术很新，但是非常非常好。

对于商业工具，您可能想尝试Snowbound。

http://www.snowbound.com/

我使用它们的经验有些过时，但我发现它们的Java Imaging API比JAI更容易使用，速度也快得多。

他们的客户支持和代码示例也非常好。

还有ImageJ，它自称是

世界上最快的纯Java映像 处理程序

它可以作为另一个应用程序中的库使用。它的架构并不出色，但它可以完成基本的图像处理任务。

我不懂Java，但OpenCV很适合我的需求。不确定是否适合你的。这是一个Java端口，我认为: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/desktop_java/java_dev_intro.html

RoboRealm视觉软件列表中提到了JHLabs和NeatVision以及许多其他非java库。

另一个不错的选择是马文

http://im4java.sourceforge.net/ -如果你正在运行Linux，那么创建一个新的进程并不昂贵。

在我看来，最好的方法是使用GraphicsMagick图像处理系统和im4java作为Java的命令行接口。

GraphicsMagick有很多优点，但有一个是万能的:

通用汽车被用来处理数十亿 世界上最大的照片档案 网站(例如Flickr和Etsy)。

我知道这个问题很老了，但随着新软件的出现，它确实有助于获得一些对人们来说可能很有趣的项目的新链接。

imgscalr是纯java图像调整(和简单的操作，如填充、裁剪、旋转、亮/调暗等)库，使用起来非常简单——一个类包含一组简单的图形操作，所有这些操作都定义为静态方法，您传递图像并返回结果。

使用库的最基本示例如下所示:

BufferedImage thumbnail = Scalr.resize(image, 150);

使用一些质量调整来生成图像缩略图的更典型的用法可能是这样的:

import static org.imgscalr.Scalr.*;

public static BufferedImage createThumbnail(BufferedImage img) {
    // Create quickly, then smooth and brighten it.
    img = resize(img, Method.SPEED, 125, OP_ANTIALIAS, OP_BRIGHTER);

    // Let's add a little border before we return result.
    return pad(img, 4);
}

所有的图像处理操作都使用原始的Java2D管道(在主流平台上是硬件加速的)，并且不会像代码中的库争用那样引入通过JNI调用的痛苦。

imgscalr也被部署在很多地方的大型产品中——AsyncScalr类的包含使它成为任何服务器端图像处理的完美替代物。

对于图像质量，您可以使用许多调整来在速度和质量之间进行权衡，其中最高的ULTRA_QUALITY模式提供的缩放结果看起来比GIMP的Lancoz3实现更好。

尝试使用Catalano框架。

Keypoints:

像AForge.NET/Accord.NET这样的架构。 使用相同的代码在桌面和Android两个环境中运行。 并行包含多个过滤器。 发展如火如荼。

Catalano框架是一个用于Java和Android的科学计算框架。该项目开始于AForge许多特性的初始移植。NET和Accord。NET框架的。NET框架，但正在稳步增长，现在在这些项目之间共享更高级的功能。

例子:

FastBitmap fb = new FastBitmap(bitmap);

Grayscale g = new Grayscale();
g.applyInPlace(fb);

Threshold t = new Threshold(120);
t.applyInPlace(fb);

bitmap = fb.toBitmap();

//Show the result

I cannot say that it is the "best" library, but I think you can try this: http://algart.net/java/AlgART/ It is an open-source Java library, supporting generalized "smart" arrays and matrices with elements of different types (from 1 bit to 64-bit floating point), including 2D-, 3D- and multidimensional image processing and other algorithms, working with arrays and matrices. Unfortunately right now it consists not enough demo and examples, but, on the other hand, it contains a lot of JavaDocs. It lay in the base of commercial software (SIMAGIS) during several years, but now it is open-source.