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通过纯Java的方式往一张底图（地图）上添加小图片（布点），发现效果并不理想。

何为纯java方式？就是说这些操作不需要依赖于c/c++库，具有良好的跨平台性，要求不仅仅能运行在Windows、Linux、Unix三大平台之上，也可以用作Android等移动平台之上。

下面是往一张底图上添加小图片（即图像合并）的测试的数据：

往一张底图上合并小图100张平均耗时    1．845833秒，

往一张底图上合并小图1000张平均耗时  15．541秒，

往一张底图上合并小图10000张平均耗时       154．2268秒。

感觉这样的效率还是太低了，无法满足数以万计的底图布点需求。据说，一段高效的c++程序完成数以万计的地图布点任务也就需要大概一两秒的时间(听一位颇有经验的高手说的，本人未曾尝试)。

这次终于感受到java和c/c++在效率上的差距了！

那么是不是要牺牲跨平台性了，用Jmagick尝试一下？此问题有待讨论…

--------------------------------------------Jmagick尝试图像合并，利用了ImageMagick的命令来调用命令合并图像的方式---------------------------------------------------------------

	public void compositeImageList(List additionImageList,String srcImagePath,String toImagePath){
		/*
		 *命令格式：composite -geometry +100+150 additionImagePath srcImagePath toImagePath 
		 *将图像additionImagePath附加在图像srcImagePath上的100,150坐标处，输出为toImagePath图像
		 */
		//String command = "composite -geometry +100+150 D:/test/fileSource/007.png D:/test/fileSource/002.jpg D:/test/desk/rose-002.png";
		if(additionImageList!=null){
			System.out.println(additionImageList.size());
			for(int i=0;i<additionImageList.size();i++){
				String[] additionImageInfo = (String[]) additionImageList.get(i);
				int x = Integer.parseInt(additionImageInfo[0]);
				int y = Integer.parseInt(additionImageInfo[1]);
				String additionImagePath = additionImageInfo[2];
				StringBuffer command = new StringBuffer("");
				command.append("composite -geometry ");
				command.append("+"+x+"+"+y+" ");
				command.append(additionImagePath+" ");
				command.append(srcImagePath+" ");
				command.append(toImagePath);
				System.out.println(command);
				String[] str = {command.toString()};
				JmagickTest.exec(str);
			}
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		JmagickTest imageObj = new JmagickTest();//调用合并图像方法所在的类
		try {
		    String negativeImagePath = "D:/test/fileSource/001.jpg";
	    	String  toPath = "D:/test/fileSource/001.jpg";
	    	String additionImagePath = "D:/test/fileSource/007.png";
	    	List additionImageList = new ArrayList();
	    	int count = 0;
	    	Random rand = new Random();
	    	for(int i=0;i<10000;i++){
	    		int x = rand.nextInt(1020);
	    		String xStr = x+"";
	    		int y =  rand.nextInt(760);
	    		String yStr = y +"";
	    		String[] str = {xStr,yStr,additionImagePath};
	    		additionImageList.add(str);
	    	}
	    	long start = System.currentTimeMillis();
	    	imageObj.mergeImageList(negativeImagePath, additionImageList,"jpg", toPath);
	    	long end = System.currentTimeMillis();
	    	System.out.println(end-start);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

以下是测试的数据：      
图像数量 合并耗费时间（ms） 
    1----   140 
   10----   1419
   100----   13912
   1000----   137965
          10000  ----   1392095 
二者对比，发现以ImageMigick命令合并图像的方式，效率明显低于JDK 的ImageIO处理方式，并且在跨平台上也逊色于纯java的方式。

---------------------------jdk版本（jre版本）版本不同，运行效率的差异

请参考我的另一篇博文：http://blog.csdn.net/hu_shengyang/article/details/7628290