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【分享】彩色转灰度算法已有4人参与
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一、基础 Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二、整数算法 这个有很多算法，但是，整数算法效率很高（浮点运算比较慢） Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度，现在缩放1000倍，所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个除法是整数除法，所以需要加上500来实现四舍五入。 就是由于该算法需要32位运算，所以该公式的另一个变种很流行： Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100 但是，虽说上一个公式是32位整数运算，但是根据80x86体系的整数乘除指令的特点，是可以用16位整数乘除指令来运算的。而且现在32位早普及了（AMD64都出来了），所以推荐使用上一个公式。 三、整数移位算法 上面的整数算法已经很快了，但是有一点仍制约速度，就是最后的那个除法。移位比除法快多了，所以可以将系数缩放成 2的整数幂。 习惯上使用16位精度，2的16次幂是65536，所以这样计算系数： 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 可能很多人看见了，使用的舍入方式不是四舍五入。四舍五入会有较大的误差，应该将以前的计算结果的误差一起计算进去，舍入方式是去尾法： 写成表达式是： Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16 2至20位精度的系数： 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 仔细观察上面的表格，这些精度实际上是一样的：3与4、7与8、10与11、13与14、19与20 所以16位运算下最好的计算公式是使用7位精度，比先前那个系数缩放100倍的精度高，而且速度快： Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7 其实最有意思的还是那个2位精度的，完全可以移位优化： Gray = (R + (WORD)G<<1 + B) >> 2 由于误差很大，所以做图像处理绝不用该公式（最常用的是16位精度）。但对于游戏编程，场景经常变化，用户一般不可能观察到颜色的细微差别，所以最常用的是2位精度。 c#代码 /// /// 彩色图片转换成灰度图片代码 /// /// 源图片 /// public Bitmap BitmapConvetGray(Bitmap img) { int h = img.Height; int w = img.Width; int gray = 0; //灰度值 Bitmap bmpOut = new Bitmap(w, h, PixelFormat. Format24bppRgb); //每像素3字节 BitmapData dataIn = img.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb); BitmapData dataOut = bmpOut.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); unsafe { byte* pIn = (byte*)(dataIn.Scan0.ToPointer()); //指向源文件首地址 byte* pOut = (byte*)(dataOut.Scan0.ToPointer()); //指向目标文件首地址 for (int y = 0; y < dataIn.Height; y++) //列扫描 { for (int x = 0; x < dataIn.Width; x++) //行扫描 { gray = (pIn[0] * 19595 + pIn[1] * 38469 + pIn[2] * 7472) >> 16; //灰度计算公式 pOut[0] = (byte)gray; //R分量 pOut[1] = (byte)gray; //G分量 pOut[2] = (byte)gray; //B分量 pIn += 3; pOut += 3; //指针后移3个分量位置 } pIn += dataIn.Stride - dataIn.Width * 3; pOut += dataOut.Stride - dataOut.Width * 3; } } bmpOut.UnlockBits(dataOut); img.UnlockBits(dataIn); return bmpOut; } 注： 理解Stride：假设有一张图片宽度为6，因为是Format24bppRgb格式（每像素3字节。否则Bitmap默认24位RGB）的，显然，每一行需要6*3=18个字节存储。对于Bitmap就是如此。但对于C# BitmapData，虽然BitmapData.Width还是等于Bitmap.Width，但大概是出于显示性能的考虑，每行的实际的字节数将变成大于等于它的那个离它最近的4的整倍数，此时的实际字节数就是Stride.就此例而言，18不是4的整倍数，而比18大的离18最近的4的倍数是20，所以这个BitmapData.Stride = 20.显然，当宽度本身就是4的倍数时，BitmapData.Stride = Bitmap.Width * 3.画个图可能更好理解。R、G、B 分别代表3个原色分量字节，BGR就表示一个像素。为了看起来方便在每个像素之间插了个空格，实际上是没有的。X表示补足4的倍数而自动插入的字节。为了符合人类的阅读习惯分行了，其实在计算机内存中应该看成连续的一大段。 该代码在VS2008中编译通过，当使用unsafe关键字时，项目的属性-->生成-->勾选"允许使用不安全代码" |
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2楼2011-07-01 19:25:43
holmescn
金虫 (正式写手)
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3楼2011-07-01 20:33:19
guqinting
铁虫 (初入文坛)
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4楼2011-10-30 16:39:42
libralibra
至尊木虫 (著名写手)
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小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖
jjdg(金币+1): 感谢参与 2011-11-01 00:31:53
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注： 理解Stride：假设有一张图片宽度为6，因为是Format24bppRgb格式（每像素3字节。否则Bitmap默认24位RGB）的，显然，每一行需要6*3=18个字节存储。对于Bitmap就是如此。但对于C# BitmapData，虽然BitmapData.Width还是等于Bitmap.Width，但大概是出于显示性能的考虑，每行的实际的字节数将变成大于等于它的那个离它最近的4的整倍数， ============= 这个是为了字节对齐, 很多图像库都讲到这个了 opencv的iplimage类也是的 |
5楼2011-10-31 02:49:27
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