C++——bmp影象灰度化+二值化
本文實現bmp影象的灰度化及二值化操作：
1、灰度化
對於彩色轉灰度，有一個很著名的心理學公式：
Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114
而實際應用時，希望避免低速的浮點運算，所以需要整數演算法。
注意到係數都是3位精度的沒有，我們可以將它們縮放1000倍來實現整數運算演算法：
Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000
RGB一般是8位精度，現在縮放1000倍，所以上面的運算是32位整型的運算。注意後面那個除法是整數除法，所以需要加上500來實現四捨五入。
就是由於該演算法需要32位運算，所以該公式的另一個變種很流行：
Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100
但是，雖說上一個公式是32位整數運算，但是根據80x86體系的整數乘除指令的特點，是可以用16位整數乘除指令來運算的。而且現在32位早普及了（AMD64都出來了），所以推薦使用上一個公式。
上面的整數演算法已經很快了，但是有一點仍制約速度，就是最後的那個除法。移位比除法快多了，所以可以將係數縮放成 2的整數冪。
習慣上使用16位精度，2的16次冪是65536，所以這樣計算係數：
0.299 * 65536 = 19595.264 ≈ 19595
0.587 * 65536 + (0.264) = 38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 38469
0.114 * 65536 + (0.896) = 7471.104 + 0.896 = 7472
可能很多人看見了，我所使用的舍入方式不是四捨五入。四捨五入會有較大的誤差，應該將以前的計算結果的誤差一起計算進去，舍入方式是去尾法：
寫成表示式是：
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
2至20位精度的係數：
Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2
Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3
Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4
Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5
Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6
Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7
Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8
Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9
Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10
Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11
Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12
Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13
Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14
Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15
Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17
Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18
Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19
Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20
灰度化處理有很多方式，本文僅選用一種。
2、二值化
影象的二值化處理就是將影象上的點的灰度置為0或255，也就是講整個影象呈現出明顯的黑白效果。即將256個亮度等級的灰度影象通過適當的閥值選取而獲得仍然可以反映影象整體和區域性特徵的二值化影象。所有灰度大於或等於閥值的畫素被判定為屬於特定物體，其灰度值為255表示，否則這些畫素點被排除在物體區域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區域。
void img_rgb2gray() { char readPath[] = "D:\\C++_file\\image_deal_C++\\IMAGE_JIEQU\\1.bmp"; readBmp(readPath); unsigned char *pGrayData; //因為轉換後多了個顏色表，所以要改變 bfoffbits += (sizeof(RGBQUAD) * 256); //biSizeImg儲存的為點陣圖資料佔用的位元組數，轉換為灰度影象後值發生改變， //因為24為真彩色點陣圖資料的一個畫素用3各位元組表示，灰度影象為1個位元組 biBitCount = 8; int lineBytes = (bmpWidth * biBitCount / 8 + 3) / 4 * 4; int oldLineBytes = (bmpWidth * 24 / 8 + 3) / 4 * 4;; pGrayData = new unsigned char[lineBytes * bmpHeight]; //memset(pGrayData, 0, bmpInfoHeader.biSizeImage); //這裡要注意，Windows規定一個掃描行所佔的位元組數必須是 //4的倍數(即以long為單位),不足的以0填充，所以如果當前biWidth如果不是 //4的倍數時，要在後面補0直到為4的倍數 //-------------------------------定義灰度影象的顏色表--------------------// pColorTable = new RGBQUAD[256]; for (int i = 0; i < 256; i++) { (*(pColorTable + i)).rgbBlue = i; (*(pColorTable + i)).rgbGreen = i; (*(pColorTable + i)).rgbRed = i; (*(pColorTable + i)).rgbReserved = 0; } //--------------------------------將RGB轉換為灰度值------------------------// int red, green, blue; BYTE gray; //char gray_1; for (int i = 0; i < bmpHeight; i++) { //點陣圖資料(pBmpData)中儲存的實際畫素數為biWidth個,而一個掃描行要lineByte個位元組， //多餘出來的是上面補的0,所以要轉換的要是實際的畫素數, //因為轉換前後biWidth是相同的，而lineByte是不同的，也就是後面補的0不同 for (int j = 0; j < bmpWidth; j++) { red = *(pBmpBuf + i*oldLineBytes + 3 * j + 2); green = *(pBmpBuf + i*oldLineBytes + 3 * j + 1); blue = *(pBmpBuf + i*oldLineBytes + 3 * j ); gray = (BYTE)((77 * red + 151 * green + 28 * blue) >> 8); //gray_1 = red*0.299 + green*0.587 + blue*0.114; *(pGrayData + i*lineBytes + j) = gray; } } /* int threshold=128; for (int i = 0; i < bmpHeight; i++) { //二值化 for (int j = 0; j < bmpWidth; j++) { if (*(pGrayData + i*lineBytes + j)>threshold) *(pGrayData + i*lineBytes + j) = 255; else *(pGrayData + i*lineBytes + j) = 0; } } */ char writePath[] = "D:\\C++_file\\image_deal_C++\\IMAGE_JIEQU\\11.bmp"; saveBmp(writePath, pGrayData, bmpWidth, bmpHeight, biBitCount, pColorTable); printf("灰度化完成，請檢視bmp檔案。\n\n"); }