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转基于亮度的图像的二值化处理

2010-04-08 22:29:24| 分类：机器视觉 | 标签： |举报 |字号大中小订阅

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图像的二值化简单来说就是把整张图片弄成只有两种颜色——通常是黑白两色。恩，图像处理的初阶呢。

通常是有很多方法，针对应用吧，这里只讨论简单的一种“战术”。通常我处理的是彩色图片而不是灰度图片，要将整张图片的丰富颜色统统划分为黑白，关键要确定分界线——难道是（127，127，127）？这很粗糙，应该考虑各个颜色的亮度。亮度不是RGB系统描述的，但是可以经过一段粗糙的转化。一种RGB颜色的亮度与各分量之间的关系：
IntenSity = 0.2990 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B

void ImageBinaryzation::BmpBinary24_32(OperateBMP& image, int Hdis, int Wdis, int step)
{
      UCHAR blue, green, red;
      UCHAR result;
      int Hmax = (Hdis-1)*step;

      for(int j = 0; j < Hmax; j++)
        for(int i = 0; i < Wdis; i++)
        {
            blue = image.GetImageData().buffer[i*step + 0 + Wdis * j];
            green = image.GetImageData().buffer[i*step + 1 + Wdis * j];
            red =   image.GetImageData().buffer[i*step + 2 + Wdis * j];

            result = 0.2990*red+0.5870*green+0.1140*blue;

            if(result>128)
                result = 255;
            else if(result<=128)
                result = 0;

                  image.GetImageData().buffer[i*step + 0 + Wdis * j]
                = image.GetImageData().buffer[i*step + 1 + Wdis * j]
                = image.GetImageData().buffer[i*step + 2 + Wdis * j]
                = result;

        }
}

如之前所说，逐个读图片的像素，逐个处理的手段在图像处理里是经常有的。这里step就是BMPBIT/8，对于24BIT图片是3（因为数据区每三个数据为一组，接下来移动3单位读下组），32BIT是4（注意这里没用上ALPHA分量）。通常边界问题不是那么重要.....以上操作一看就明白，最后得出的亮度两分后赋给原像素。当然如果不两分而直接给的话，就直接是张类似灰度图的真·256色图了。

8BIT的版本涉及读调色板：

void ImageBinaryzation::BmpBinary8(OperateBMP& image, int Hdis, int Wdis)
{
    UCHAR data = 0;
    UCHAR WhiteIndex = 0;
    UCHAR BlackIndex = 0;

    UCHAR blue, green, red;
    UCHAR result;

    for(int k = 0; k <256; k++)
    {
             red   =   image.GetImageData().palette[k].peRed;
             green =   image.GetImageData().palette[k].peGreen;
             blue =   image.GetImageData().palette[k].peBlue;

             if(red == 0 && green == 0 && blue == 0)
                 BlackIndex = k;
             else if(red == 255 && green == 255 && blue == 255)
                 WhiteIndex = k;
    }

      for(int j = 0; j < Hdis; j++)
        for(int i = 0; i < Wdis; i++)
        {
            data = image.GetImageData().buffer[i + Wdis * j];

             red   =   image.GetImageData().palette[data].peRed& 0xFF;
             green =   image.GetImageData().palette[data].peGreen& 0xFF;
             blue =   image.GetImageData().palette[data].peBlue& 0xFF;

            result = 0.2990*red+0.5870*green+0.1140*blue;

            if(result>128)
                result = WhiteIndex;
            else if(result<=128)
                result = BlackIndex;

           image.GetImageData().buffer[i + Wdis * j] = result;
        }

        HBITMAP temp = CreateDIBitmap(image.GetDrawDeviceHandler(),
           &image.GetImageData().bitmapinfoheader, CBM_INIT, image.GetImageData().buffer,
            (BITMAPINFO*)&image.GetImageData().bitmapinfoheader, DIB_RGB_COLORS);

         image.SetBitmapHandler(temp);

}

首先是遍历调色板，找出黑色和白色对应的索引。然后遍历数据区，根据数据区里每个BIT的值调出调色板对应的值的RGB描述。接下来就跟之前一样了。但最后要刷新DDB，不然系统调色板不帮你弄的~方法是重新调用CreateDIBitmap建立DDB，并用HBITMAP描述，把该HBITMAP覆盖原来那个，关联到显示函数。
16位版本是比较麻烦的，先不说565格式的16BITBMP我还没载入显示成功，555格式的16BIT图片的像素读取也挺麻烦的。关键是设定好掩码后移位。要弄清楚的是，16BIT图片每组为2BYTE，因此读取时的步长是2。读出来的这16个BIT，前一位不管，通过掩码把它和后10位屏蔽掉，然后就是对应B分量有意义的那5位了，移位后就可以读取它了，其他分量类似（注意是*BGR顺序）。

void ImageBinaryzation::BmpBinary16(OperateBMP& image, int Hdis, int Wdis)
{
    UCHAR data1,data2;
    WORD data = 0;

    UCHAR blue, green, red;
    UCHAR result;
    int Hmax = (Hdis-1)*2;

      for(int j = 0; j < Hmax; j++)
        for(int i = 0; i < Wdis; i++)
        {
            data1 = image.GetImageData().buffer[i*2 + 0 + Wdis * j];
            data2 = image.GetImageData().buffer[i*2 + 1 + Wdis * j];
            data = data1 | data2<<8; //16BIT图片一次处理两字节，注意数据是低位在前高位在后

        if(image.GetImageData().bitmapinfoheader.biCompression == BI_RGB) //*555格式
        {
            blue = ( (data&0x7C00)>>10 )<<3;
            green = ( (data&0x03E0)>>5 )<<3;
            red   = data&0x001F<<3;
        }
        else if(image.GetImageData().bitmapinfoheader.biCompression == BI_BITFIELDS)
        {
            blue = ( (data&0xF800)>>11 )<<3;
            green = ( (data&0x07E0)>>5 )<<3;
            red   = data&0x001F<<3;
        }

            result = 0.2990*red+0.5870*green+0.1140*blue;

            if(result>128)
                result = 255;
            else if(result<=128)
                result = 0;

        if(image.GetImageData().bitmapinfoheader.biCompression == BI_RGB) //*555格式
             data = ((result>>3)<<10) | ((result>>3)<<5) | (result>>3);

        else if(image.GetImageData().bitmapinfoheader.biCompression == BI_BITFIELDS)
             data = ((result>>3)<<11) | ((result>>3)<<5) | (result>>3);

              image.GetImageData().buffer[i*2 + 0 + Wdis * j] = LOBYTE(data);
              image.GetImageData().buffer[i*2 + 1 + Wdis * j] = HIBYTE(data);

        }
}

实现出来的只有BI_RGB) //*555格式，看看是怎样先把两个BYTE的数据合成一个WORD的（因为要在一个WORD上划分才行~），然后掩码+移位。注意移位到底端后要再向上移3位。因为对一个描述分量的UCHAR来说数据要满足占好一个BYTE（8IT）。正因为16BIT对全彩色是有损的，数据的有损（低位缺损）也是必然的咯。求出亮度，应用到颜色分量的时候，记得要复位。

其实我是真不想天空也有部分变黑的。但它在恰好亮度分界线（128）以下，可见实际应用中分界线的选取其实很重要的。

本文来源于ZwqXin http://www.zwqxin.com/ , 转载请注明
原文地址：http://www.zwqxin.com/archives/image-processing/image-intensity-binarization.html

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