图像编程学习笔记4——24位真彩色转换为灰度图像

以下文本内容来自http://zhidao.baidu.com/question/152910968.html中的部分内容

把RGB值转换为灰度值的公式：
Gray   :=   Trunc(0.3   *   Red   +   0.59   *   Green   +   0.11   *   Blue);//这句用的是浮点运算
在图像处理中，速度就是生命，能不用浮点运算，就最好不要用！
Gray   :=   (30   *   Red   +   59   *   Green   +   11   *   Blue)   div   100;
虽然这样一改，运算次数多了一次，但在我的雷鸟1.1G上，处理速度大概能提高5%左右！而同主频下
(或略低，如Athlon   1600+相当于P4   1.6G)AMD的CPU浮点运算能力比Intel的较强，整数运算能力较弱，所以用Intel的CPU在这里更能体现出优势！
注：x   div   100   和   Trunc(x/100)的效果是相同的，但查看其汇编代码可知一个用的指令是div,而另一个是fdiv(即进行浮点运算),
还要调用函数Trunc,其处理速度差距非常大，所以能用   x   div   100   的时候就不要用   Trunc(x/100)。
但这还不是最快的，再看一个：
Gray   :=   HiByte(77   *   Red   +   151   *   Green   +   28   *   Blue);
即
Gray   :=   (77   *   Red   +   151   *   Green   +   28   *   Blue)   shr   8;
(建议用后一种，不要调用函数)
这种方法比最原始的方法快了近3/4！
什么意思呢？用77,151,28分别除以256试试～～～
移位是什么意思呢，和10进制的进位，退位联系一下，是不是可以近似的理解为乘除2的n次方呢？当然这和真正意义的乘除法是不一样的！
比如shr(右移)，和真正的除法相比，比如shr   1，只有最后一个字位为0时(既为2的倍数)，它才等于除2！如二进制数110(6)右移1位变为11(3)，和6/2=3结果相同。
当然这和一开始的灰度化效果有了些误差！
如果允许存在更大的误差，还可以考虑另一种方法：
Gray   :=   (Red   shr   2)   +   (Red   shr   4)   +   (Green   shr   1)   +   (Green   shr   4)   +   (Blue   shr   3);
连乘法都没用，完全用移位实现，结合上面的解释，用除法来理解该表达式，其值只是约等于(0.3125   *   Red   +   0.5625   *   Green   +   0.125   *   Blue)，
和一开始的加权平均值有了比较大的误差！但如果对速度有苛刻的要求的话，可以怎么用！这比上一种方法还能再快5%！

 

BITMAPFILEHEADER bmpFileHeader; //位图文件头   BITMAPINFOHEADER bmpInfoHeader; //位图信息头   RGBQUAD *pColorTable;           //颜色表，注：24位真彩色图无颜色表   unsigned char *pBmpData;        //位图数据   unsigned char *pGrayData;       //灰度图像数据   * 函数名: readBmp  * 参  数: fileName -- 要转换的图片名  * 功  能: 读取fileName文件信息，读取成功返回TRUE，反之，返回FALSE  bool readBmp(char *fileName)       FILE *fp = fopen(fileName,"rb");    //以二进制读方式打开       if(NULL == fp)       {           cout "File is opened failure!" endl;           return FALSE;       }       //读取数据       fread( bmpFileHeader,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fp);       fread( bmpInfoHeader,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fp);       pBmpData = new unsigned char[bmpInfoHeader.biSizeImage];   //申请空间，大小为位图数据大小       fread(pBmpData,sizeof(unsigned char),bmpInfoHeader.biSizeImage,fp);       fclose(fp);         //不要忘了关闭文件       return TRUE;   * 函数名: convert  * 功  能: 实现24位真彩色图到灰度图的转换  void convert()       //因为转换后多了个颜色表，所以要改变，对bmp文件结构不清楚的看笔记1       bmpFileHeader.bfOffBits += (sizeof(RGBQUAD) * 256);         //biSizeImg存储的为位图数据占用的字节数，转换为灰度图像后值发生改变，       //因为24为真彩色位图数据的一个像素用3各字节表示，灰度图像为1个字节       bmpInfoHeader.biBitCount = 8;       int lineBytes = (bmpInfoHeader.biWidth * 8 + 31) / 32 * 4;       int oldLineBytes = (bmpInfoHeader.biWidth * 24 + 31) / 32 * 4;       int oldSize = bmpInfoHeader.biSizeImage;        //原图数据大小       bmpInfoHeader.biSizeImage = lineBytes * bmpInfoHeader.biHeight;       //定义灰度图像的颜色表       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;       }       //将RGB转换为灰度值       int red,green,blue;       BYTE gray;       pGrayData = new unsigned char[bmpInfoHeader.biSizeImage];       memset(pGrayData,0,bmpInfoHeader.biSizeImage);       //这里要注意，Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是       //4的倍数(即以long为单位),不足的以0填充，所以如果当前biWidth如果不是       //4的倍数时，要在后面补0直到为4的倍数       for(i = 0; i   bmpInfoHeader.biHeight; i++ )       {           //位图数据(pBmpData)中存储的实际像素数为biWidth个,而一个扫描行要lineByte个字节，           //多余出来的是上面补的0,所以要转换的要是实际的像素数,           //因为转换前后biWidth是相同的，而lineByte是不同的，也就是后面补的0不同           //如果还有疑惑，请留言提问，我会即时回复           for(int j = 0; j   bmpInfoHeader.biWidth; j++ )           {               red = *(pBmpData + i*oldLineBytes + 3*j );               green = *(pBmpData + i*oldLineBytes + 3*j + 1);               blue = *(pBmpData + i*oldLineBytes + 3*j + 2);               gray = (BYTE)((77 * red + 151 * green + 28 * blue)   8);               *(pGrayData + i*lineBytes + j) = gray;           }       }   * 函数名: writeBmp  * 参  数: fileName -- 转换之后的文件名  * 功  能: 将转换后的图像信息写入到fileName文件中  bool writeBmp(char *fileName)       FILE *fp = fopen(fileName,"wb");   //以二进制写方式打开       if(NULL == fp)       {           cout "File is opened failure!" endl;           return FALSE;       }       //写入数据       fwrite( bmpFileHeader,sizeof(BITMAPFILEHEADER),1,fp);       fwrite( bmpInfoHeader,sizeof(BITMAPINFOHEADER),1,fp);       fwrite(pColorTable,sizeof(RGBQUAD),256,fp);       fwrite(pGrayData,sizeof(unsigned char),bmpInfoHeader.biSizeImage,fp);       fclose(fp);       //释放内存空间       delete []pColorTable;       delete []pBmpData;       delete []pGrayData;       return TRUE;   * 函数名: work  * 功  能: 主要处理步骤  void work()       char readFileName[] = "test1.bmp";       if(!readBmp(readFileName))           cout "The function of readBmp error!" endl;       convert();       char writeFileName[] = "gray.bmp";       if(!writeBmp(writeFileName))           cout "The function of writebmp error!" endl;       cout "convert success!" endl;   int main()       work();       return 0;  
【计算机视觉处理4】色彩空间转换 在第2篇中提到过，如果是二值图片（黑白图）或者灰度图片，一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像，一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层，而普通的彩色图像则有三个图层。
ITK基础(一) — 二值化分割 ITK 全称为 Insight Toolkit ，是一款开源、跨平台、用于图像分析工具包，开发遵循极限编程，主流使用语言为 C++，但目前开发团队已经提供了面向 Python 的接口。 ITK 内部封装了许多优秀算法。ITK 可用于图像处理、配准、分割等领域，处理图像维度面向二维、三维或者更高维度