加工技术很新，但是非常非常好。

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)。

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

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

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.

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。