如何将真彩色图转换为各种灰度图

首先来看一下彩色图和灰度图的特点。

在计算机中使用最多的 RGB 彩色空间，分别对应红、绿、蓝三种颜色；通过调配三个分量的比例来组成各种颜色。一般可以使用 1 、 2 、 4 、 8 、 16 、 24 、 32 位来存储这三颜色，不过现在一个分量最大是用 8 位来表示，最大值是 255 ，对于 32 位的颜色，高 8 位是用来表示通明度的。彩色图一般指 16 位以上的图。灰度图有一个特殊之处就是组成颜色的三个分量相等；而一般灰度图是 8 位以下。

在彩色电视机系统中，通常使用一种叫 YUV 的色彩空间，其中 Y 表示亮度信号；也就是这个 YUV 空间解决了彩色电视机和黑白电视机的兼容问题。

对于人眼来说，亮度信号是最敏感的，如果将彩色图像转换为灰度图像，仅仅需要转换保存亮度信号就可以。

从 RGB 到 YUV 空间的 Y 转换公式为：

Y = 0.299R+0.587G+0.114B

 

在 WINDOWS 中，表示 16 位以上的图和以下的图有点不同； 16 位以下的图使用一个调色板来表示选择具体的颜色，调色板的每个单元是 4 个字节，其中一个透明度；而具体的像素值存储的是索引，分别是 1 、 2 、 4 、 8 位。 16 位以上的图直接使用像素表示颜色。

 

那么如何将彩色图转换为灰度图呢？

灰度图中有调色板，首先需要确定调色板的具体颜色取值。我们前面提到了，灰度图的三个分量相等。

当转换为 8 位的时候，调色板中有 256 个颜色，每个正好从 0 到 255 个，三个分量都相等。

当转换为 4 位的时候，调色板中 16 个颜色，等间隔平分 255 个颜色值，三个分量都相等。

当转换为 2 位的时候，调色板中 4 个颜色，等间隔平分 255 个颜色，三个分量相等。

当转换为 1 位的时候，调色板中两个颜色，是 0 和 255 ，表示黑和白。

 

将彩色转换为灰度时候，按照公式计算出对应的值，该值实际上是亮度的级别；亮度从 0 到 255 ；由于不同的位有不同的亮度级别，所以 Y 的具体取值如下：

       Y = Y/ (1<<(8- 转换的位数 ));

 

最后一点需要注意，得到 Y 值存放方式是不同的；分别用对应的位数来存储对应的 Y 值。

 

这里是代码片段：

计算调色板和 Y 的值代码。

  1 LPBYTE  CColorDeepChange::ConvertTo8Gray(LPBYTE lpByte, 
  2
  3                                           int  width, 
  4
  5                                           int  height, 
  6
  7                                          DWORD  & dwGraySize, 
  8
  9                                           int  nToBit) 
 10
 11 { 
 12
 13     DWORD   nRowLen  =    TS_4BYTESALIGN(width * nToBit); 
 14
 15     DWORD   nColorTableSize  =  (( 1 << nToBit) * sizeof (RGBQUAD)); 
 16
 17     DWORD   nColorNum  =   1 << nToBit; 
 18
 19     dwGraySize  =     nRowLen * height + nColorTableSize; 
 20
 21     LPBYTE  lpNewImgBuf  =  NULL; 
 22
 23     BYTE    r,g,b; 
 24
 25      float    y; 
 26
 27     
 28
 29     lpNewImgBuf  =   new  BYTE[dwGraySize]; 
 30
 31     LPBYTE  lpPixels  =  (LPBYTE)(lpNewImgBuf  + nColorTableSize); 
 32
 33     LPRGBQUAD   lpvColorTable = (LPRGBQUAD)lpNewImgBuf; 
 34
 35     memset(lpNewImgBuf, 0 ,dwGraySize); 
 36
 37   
 38
 39      for ( int  i  =   0 ;i < nColorNum;i ++ ) 
 40
 41      { 
 42
 43          if (nToBit  ==   8 ) 
 44
 45          { 
 46
 47             ( * (lpvColorTable)).rgbBlue = (BYTE)i; 
 48
 49             ( * (lpvColorTable)).rgbGreen = (BYTE)i; 
 50
 51             ( * (lpvColorTable)).rgbRed = (BYTE)i; 
 52
 53         }  
 54
 55          else   if (nToBit  ==   4 ) 
 56
 57          { 
 58
 59             ( * (lpvColorTable)).rgbBlue = (BYTE)(i << ( 8 - nToBit)) + i; 
 60
 61             ( * (lpvColorTable)).rgbGreen = (BYTE)(i << ( 8 - nToBit)) + i; 
 62
 63             ( * (lpvColorTable)).rgbRed = (BYTE)(i << ( 8 - nToBit)) + i; 
 64
 65         }  
 66
 67          else   if (nToBit  ==   2 ) 
 68
 69          { 
 70
 71             ( * (lpvColorTable)).rgbBlue = (BYTE)( 255 / 3 ) * i; 
 72
 73             ( * (lpvColorTable)).rgbGreen = (BYTE)( 255 / 3 ) * i; 
 74
 75             ( * (lpvColorTable)).rgbRed = (BYTE)( 255 / 3 ) * i; 
 76
 77         }  
 78
 79          else   if (nToBit  ==   1 ) 
 80
 81          { 
 82
 83             ( * (lpvColorTable)).rgbBlue = (BYTE) 255 * i; 
 84
 85             ( * (lpvColorTable)).rgbGreen = (BYTE) 255 * i; 
 86
 87             ( * (lpvColorTable)).rgbRed = (BYTE) 255 * i; 
 88
 89         }  
 90
 91   
 92
 93         ( * (lpvColorTable)).rgbReserved = 0 ; 
 94
 95         lpvColorTable ++ ; 
 96
 97     }  
 98
 99   
100
101     LPBYTE  lpOldImage  =  lpByte; 
102
103     LPBYTE  lpTempPixel  =  lpPixels; 
104
105      int  loops   =   0 ; 
106
107      int  nStop  =   0 ; 
108
109      for ( long   h = 0 ;h < height;h ++ ) 
110
111      { 
112
113          for ( long   w = 0 ;w < width;w ++ ) 
114
115          {   
116
117             b = (unsigned    char )( * lpOldImage ++ ); 
118
119             g = (unsigned    char )( * lpOldImage ++ ); 
120
121             r = (unsigned    char )( * lpOldImage ++ ); 
122
123   
124
125             y = ( float )(r * 0.299 + g * 0.587 + b * 0.114 ) ; 
126
127             BYTE bVal  =  (BYTE)y >> ( 8 - nToBit); 
128
129             SetPixelValueByBits(lpTempPixel,nToBit,loops,(BYTE)bVal); 
130
131              // ErrorDiffuse(lpPixels,nToBit,loops,((int)y) - (bVal<<(8-nToBit)), 
132
133              //                       w,h,nRowLen,dwGraySize-nColorTableSize); 
134
135         }    
136
137     }  
138
139   
140
141      return  lpNewImgBuf; 
142
143 }  
144
145

下面是设置像素值的代码：

 

  1 void    CColorDeepChange::SetPixelValueByBits(LPBYTE  & lpByte, int  nBits, int   & loops,BYTE value) 
  2
  3 { 
  4
  5      switch (nBits) 
  6
  7      { 
  8
  9      case   8 : 
 10
 11         * (lpByte ++ ) = value; 
 12
 13         break ; 
 14
 15      case   4 : 
 16
 17         { 
 18
 19             if (loops) 
 20
 21             { 
 22
 23               loops  =   0 ; 
 24
 25               BYTE bVal  =  ( * lpByte) & 0xF0 ; 
 26
 27               value  &=   0x0F ; 
 28
 29               bVal  = (bVal >> 4 ) + value; 
 30
 31                 if (bVal > 0x0F ) bVal  =   0x0F ; 
 32
 33               ( * lpByte)  <<=   4 ; 
 34
 35               ( * lpByte)  +=  bVal; 
 36
 37               lpByte ++ ; 
 38
 39            }  
 40
 41             else  
 42
 43             { 
 44
 45               value  &=   0x0F ; 
 46
 47               ( * lpByte)  +=  value; 
 48
 49                if (( * lpByte) > 0x0F ) ( * lpByte)  =   0x0F ; 
 50
 51               loops  = 1 ; 
 52
 53            }  
 54
 55        }  
 56
 57         break ; 
 58
 59      case   2 : 
 60
 61         { 
 62
 63            value  &=   0x03 ; 
 64
 65            ( * lpByte)  +=  value; 
 66
 67             if (loops  !=   3 ) 
 68
 69             { 
 70
 71               ( * lpByte)  <<=   2 ; 
 72
 73               loops ++ ; 
 74
 75            }  
 76
 77             else  
 78
 79             { 
 80
 81               loops  = 0 ; 
 82
 83               lpByte ++ ; 
 84
 85            }  
 86
 87        }  
 88
 89         break ; 
 90
 91      case   1 : 
 92
 93         { 
 94
 95            value  &=   0x01 ; 
 96
 97            ( * lpByte)  +=  value; 
 98
 99             if (loops  !=   7 ) 
100
101             { 
102
103               ( * lpByte)  <<=   1 ; 
104
105               loops ++ ; 
106
107            }  
108
109             else  
110
111             { 
112
113               loops  = 0 ; 
114
115               lpByte ++ ; 
116
117            }  
118
119        }  
120
121         break ; 
122
123     }  
124
125 }  
126

 

有一点需要说明的：

在计算 Y 值的时候，使用的整数除法，这是有误差的，为了消除误差，需要采用误差扩散的算法，也就是将该误差值向其邻近的想素点扩散，当然按照一定的比例来分配；例如：整除之后，余数是 5 ，采用 3/2/3 的策略，就是，右边像素和正下面的像素各占 3/8 ，而右下角的像素占 2/8 。在这方面我发现 ACDSEE 做的很好，其图像的渐进做的很好。