基于Java的多媒体舆情分析方法研究可以涉及多个功能，具体取决于研究的目标和范围。

以下是一些可能需要实现的功能：

多媒体数据采集：编写程序来收集包括文本、图片、音频和视频在内的多媒体数据，可以通过网络爬虫等方式进行数据采集。

数据预处理：对采集的数据进行预处理，如文本数据的分词、去除停用词、同义词归并等操作，图片和视频数据的特征提取、降噪处理等操作。

情感分析：利用自然语言处理技术，对文本数据进行情感分析，识别其中蕴含的积极、消极或中性情感。

图像和视频内容分析：使用计算机视觉技术对图片和视频进行内容分析，如物体识别、人脸识别、场景识别等。

多媒体数据关联分析：将不同类型的多媒体数据进行关联分析，挖掘数据之间的关联性和交互影响。

可视化呈现：开发可视化界面，以图表、地图、词云等形式展示分析结果，使用户能够直观地理解舆情数据。

数据存储与管理：设计数据库结构，存储采集到的多媒体数据和分析结果，并提供数据管理功能。

这些功能只是可能需要实现的一部分，具体研究的深度和领域会影响所需的功能和实现方式。

对于基于Java的多媒体舆情分析方法的研究，您列举的功能确实非常重要。针对这些功能，您可以考虑使用Java语言结合相关的库和框架来实现：

1. 多媒体数据采集：使用 Java 编写网络爬虫程序，可以利用 Jsoup、HttpClient 等库来进行网页内容的获取和信息提取，或者使用开源的网络爬虫框架来进行多媒体数据的抓取。

2. 数据预处理：可以使用 Java 调用自然语言处理工具，如HanLP、NLPIR等进行文本数据的分词、去停用词等预处理操作，使用开源的图像处理库进行图片数据的特征提取和降噪处理。

3. 情感分析：引入自然语言处理库（如Stanford NLP）来进行情感分析，识别文本中蕴含的情感。

4. 图像和视频内容分析：利用Java调用图像处理库（如OpenCV）或视频处理库（如Xuggler）进行图像和视频内容的分析。

5. 多媒体数据关联分析：可以使用Java调用数据挖掘和机器学习框架（如Weka）来进行多媒体数据的关联分析。

6. 可视化呈现：使用Java结合相关的可视化库（如JFreeChart、JUNG等）来开发可视化界面，以图表、地图等形式展示分析结果。

7. 数据存储与管理：使用Java连接数据库（如MySQL、MongoDB等）进行数据存储与管理，设计合理的数据库结构来存储采集的多媒体数据和分析结果。

以上是基于Java实现多媒体舆情分析的一些功能和可能用到的技术，当然具体的实现方式还需要根据具体的研究目标和范围来选择和设计。希望对您有所帮助！