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1.二值化：
圖1 二值化（閾值：140）處理效果
所謂二值化簡單一點講，就是將圖像劃分成黑和白，通過設(shè)定一個標(biāo)準(zhǔn)如果大于這個標(biāo)準(zhǔn)就設(shè)為白，如果小于這個標(biāo)準(zhǔn)，就設(shè)為黑，而這個標(biāo)準(zhǔn)，就叫做閾值。
具體定義如下所示：
下面給出實現(xiàn)的代碼：
//二值化
//函數(shù)的參數(shù)iTR為閾值
void CBMPSampleDlg::ThresholdProcess(int iTR)
{
//讀取BMP文件
m_Dib.AttachMapFile("1.bmp", TRUE);
m_Dib.CopyToMapFile("二值化.bmp");
//將像素指針定位到圖像數(shù)據(jù)的開始
RGBTRIPLE *rgbtri = (RGBTRIPLE *)m_Dib.m_lpImage;
//獲得圖像的大小
int iSize = m_Dib.GetSizeImage();
//BMP文件頭指針
BITMAPINFOHEADER * pBmiHeader = (BITMAPINFOHEADER *)m_Dib.m_lpBMIH;
//遍歷每一個像素，并判斷每一個像素的分量（RGB），將其與閾值比較，然后進行賦值
for(int i = 0; i < iSize/( pBmiHeader->biBitCount / 8); i++)
{
if ( (rgbtri[i].rgbtRed < iTR )| (rgbtri[i].rgbtGreen < iTR) | (rgbtri[i].rgbtBlue < iTR) )
{
rgbtri[i].rgbtRed = (BYTE) 0;
rgbtri[i].rgbtGreen = (BYTE) 0;
rgbtri[i].rgbtBlue = (BYTE) 0;
}
else
{
rgbtri[i].rgbtRed = (BYTE) 255;
rgbtri[i].rgbtGreen = (BYTE) 255;
rgbtri[i].rgbtBlue = (BYTE) 255;
}
}
//顯示圖像
DrawPic();
}
在讀取圖像之后，會將指針定位到圖像像素數(shù)據(jù)的開始位置，然后獲得圖像的大小，然后通過BMP文件頭獲得圖像的一個像素所占據(jù)的二進制的位數(shù)，這樣就知道一個像素由幾個字節(jié)組成的了，需要注意的是，一個像素不一定是由三個字節(jié)組成的，比如是灰度圖像其只需要一個字節(jié)來存儲一個像素究竟是灰到什么程度其范圍在0-255 之間，而彩色圖像卻是由三種顏色組成的也就是所說的三原色RGB分別為Red、Green、Blue三種顏色組成，這三種顏色每個分量各占一個字節(jié)，所以這里需要三個字節(jié)，另外在BMP圖像中還一個結(jié)構(gòu)為RGBQUAD的結(jié)構(gòu)體，這里一個像素占據(jù)的是4個字節(jié)，其實，這里就涉及到了8位圖像24位圖像以及32位圖像的問題了，所謂的8位圖像其實，每一個像素占一個字節(jié)，24位圖像，每一個像素占據(jù)3個字節(jié)、而32位圖像每一個像素占據(jù)4個字節(jié)就是這么來的。代碼中，首先會讀取原始圖像文件，文件的格式為BMP的，關(guān)于BMP圖像的存儲結(jié)構(gòu)，在接下來的文章中會講到。
2.海報化
圖2 海報化處理效果
所謂的海報化其實就是將每一個像素的分量與224進行與運算，而244的16進制表示可以表示成0xe0，前面介紹了一個像素的分量的范圍在0-255范圍內(nèi)，所以只需要將這兩個數(shù)值的二進制位相與即可完成海報化的處理效果。
下面為實現(xiàn)的具體代碼：
//海報化
void CBMPSampleDlg::Posterize()
{
m_Dib.AttachMapFile("1.bmp", TRUE);
m_Dib.CopyToMapFile("海報化.bmp");
RGBTRIPLE *rgbtri = (RGBTRIPLE *)m_Dib.m_lpImage;
int iSize = m_Dib.GetSizeImage();
BITMAPINFOHEADER * pBmiHeader = (BITMAPINFOHEADER *)m_Dib.m_lpBMIH;
for(int i = 0; i < iSize/( pBmiHeader->biBitCount / 8); i++)
{
rgbtri[i].rgbtRed = (BYTE) (rgbtri[i].rgbtRed & 0xe0);
rgbtri[i].rgbtGreen = (BYTE) (rgbtri[i].rgbtGreen & 0xe0);
rgbtri[i].rgbtBlue = (BYTE) (rgbtri[i].rgbtBlue & 0xe0);
}
DrawPic();
}
上面的這段代碼是參考DirectShow里面的ezrgb24濾鏡這個例子改寫的，另外下面的灰度化也是采用里面的改寫的。
3.灰度化
圖3 灰度化處理效果
灰度化有很多種處理方法，有分量法、最大值法、平均值法以及加權(quán)平均值法。
1)分量法
將彩色圖像中的三分量的亮度作為三個灰度圖像的灰度值，可根據(jù)應(yīng)用需要選取一種灰度圖像。
f1(i,j)=R(i,j) f2(i,j)=G(i,j)f3(i,j)=B(i,j)
其中fk(i,j)(k=1,2,3)為轉(zhuǎn)換后的灰度圖像在（i,j）處的灰度值。
2)最大值法
將彩色圖像中的三分量亮度的最大值作為灰度圖的灰度值。
f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))
3) 平均值法
將彩色圖像中的三分量亮度求平均得到一個灰度圖。
f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3
4) 加權(quán)平均法
根據(jù)重要性及其它指標(biāo)，將三個分量以不同的權(quán)值進行加權(quán)平均。由于人眼對綠色的敏感最高，對藍色敏感最低，因此，按下式對RGB三分量進行加權(quán)平均能得到較合理的灰度圖像。
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j))
在我們的程序中，我們采用的是加權(quán)平均法進行灰度化。
下面為實現(xiàn)的代碼：
//灰度化
void CBMPSampleDlg::ConvertToGray()
{
m_Dib.AttachMapFile("1.bmp", TRUE);
m_Dib.CopyToMapFile("灰度化.bmp");
RGBTRIPLE *rgbtri = (RGBTRIPLE *)m_Dib.m_lpImage;
int iSize = m_Dib.GetSizeImage();
BITMAPINFOHEADER * pBmiHeader = (BITMAPINFOHEADER *)m_Dib.m_lpBMIH;
int iGrayvalue = 0;
//遍歷每一個像素
for(int i = 0; i < iSize/( pBmiHeader->biBitCount / 8); i++)
{
iGrayvalue = int( rgbtri[i].rgbtBlue * 0.11 + rgbtri[i].rgbtGreen * 0.59 + rgbtri[i].rgbtRed * 0.3 );
rgbtri[i].rgbtRed = (BYTE) iGrayvalue;
rgbtri[i].rgbtGreen = (BYTE) iGrayvalue;
rgbtri[i].rgbtBlue = (BYTE) iGrayvalue;
}
DrawPic();
}
在上述代碼中，通過遍歷每一個像素，然后計算該像素的三個分量的加權(quán)平均值，將三個分量設(shè)置成同一個值，這樣就實現(xiàn)了對圖像的灰度化處理。
4.模糊化
圖4 模糊化處理效果
其實所謂的模糊化，就是將各個像素的相鄰的像素的各個分量的值相加，然后除以2就可以實現(xiàn)對圖像的模糊處理。
下面給出代碼：
//模糊化
void CBMPSampleDlg::Blur()
{
m_Dib.AttachMapFile("1.bmp", TRUE);
m_Dib.CopyToMapFile("模糊化.bmp");
RGBTRIPLE *rgbtri = (RGBTRIPLE *)m_Dib.m_lpImage;
int iSize = m_Dib.GetSizeImage();
BITMAPINFOHEADER * pBmiHeader = (BITMAPINFOHEADER *)m_Dib.m_lpBMIH;
LONG lHeight = pBmiHeader->biHeight;
LONG lWidth = pBmiHeader->biWidth;
for (int y = 0 ; y < lHeight; y++) {
for (int x = 2 ; x < lWidth; x++, rgbtri ++) {
rgbtri->rgbtRed = (BYTE) ((rgbtri->rgbtRed + rgbtri.rgbtRed) >> 1);
rgbtri->rgbtGreen = (BYTE) ((rgbtri->rgbtGreen + rgbtri.rgbtGreen) >> 1);
rgbtri->rgbtBlue = (BYTE) ((rgbtri->rgbtBlue + rgbtri.rgbtBlue) >> 1);
}
rgbtri +=2;
}
DrawPic();
}
上面的代碼同樣是遍歷每一個像素將前一個像素和后一個像素相加，然后將獲得的值右移一位，這樣就能實現(xiàn)除以2的效果，之所以做位運算，是因為位運算的速度比除法運算要快很多。
