灰度化、二值化、膨胀算法、腐蚀算法以及开运算和闭运算
2017-06-05 14:34
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一、RGB
RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个像素的RGB分量分配一个0~255范围内的强度值。RGB图像只使用三种颜色，R(red)、G(green)、B(blue)，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上呈现16777216(256* 256 * 256)种颜色。
在电脑中，RGB的所谓“多少”就是指亮度，并使用整数来表示。通常情况下，RGB各有256级亮度，用数字表示为从0、1、2...直到255。
二、ARGB
一种色彩模式，也就是RGB色彩模式附加上Alpha（透明度）通道，常见于32位位图的存储结构。ARGB---Alpha,Red,Green,Blue.
三、灰度化
在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般有以下四种方法对彩色图像进行灰度化。1.分量法
将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值，可根据应用需要选取一种灰度图像。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)为转换后的灰度图像在（i,j）处的灰度值。
如图4-1的彩色图像转为4-2三种灰度图。
图4-1 彩色图像 （a）R分量灰度图 （b）G分量灰度图 （c）B分量灰度图
图4-2 彩色图的三分量灰度图
2.最大值法
将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。 f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))
3.平均值法
将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度图。 f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3
4.加权平均法
根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。 f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j))
四、二值化
一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，最常用的方法就是设定一个全局的阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。将大于T的像素群的像素值设定为白色（或者黑色），小于T的像素群的像素值设定为黑色（或者白色）。比如：计算每一个像素的（R+G+B）/3，如果>127，则设置该像素为白色，即R=G=B=255；否则设置为黑色，即R=G=B=0。
C#实现代码如下：
[csharp] view
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print?
public Bitmap binarization()
{
Bitmap bitImage = new Bitmap(pictureBox1.Image);//二值化pictureBox1中的图片
Color c;
int height = pictureBox1.Image.Height;
int width = pictureBox1.Image.Width;
for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width; j++)
{
c = bitImage.GetPixel(j,i);
int r = c.R;
int g = c.G;
int b = c.B;
if ((r + g + b) / 3 >= 127)
{
bitImage.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(255, 255, 255));
}
else
{
bitImage.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(0,0,0));
}
}
}
return bitImage;
}
运行结果如图：
左边为处理前，右边为二值化后效果。
全局二值化，在表现图像细节方面存在很大缺陷。为了弥补这个缺陷，出现了局部二值化方法。
局部二值化的方法就是按照一定的规则将整幅图像划分为N个窗口，对这N个窗口中的每一个窗口再按照一个统一的阈值T将该窗口内的像素划分为两部分，进行二值化处理。
局部自适应二值化
局部二值化也有一个缺陷。这个缺陷存在于那个统一阈值的选定。这个阈值是没有经过合理的运算得来，一般是取该窗口的平局值。这就导致在每一个窗口内仍然出现的是全局二值化的缺陷。为了解决这个问题，就出现了局部自适应二值化方法。
局部自适应二值化，该方法就是在局部二值化的基础之上，将阈值的设定更加合理化。该方法的阈值是通过对该窗口像素的平均值E，像素之间的差平方P，像素之间的均方根值Q等各种局部特征，设定一个参数方程进行阈值的计算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a,b,c是自由参数。这样得出来的二值化图像就更能表现出二值化图像中的细节。
五、膨胀算法
膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。
用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做“或”操作
如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1
结果：使二值图像扩大一圈
膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X，我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。用公式表示为：D(X)={a
| Ba↑X}=X
B，如下图所示。图中X是被处理的对象，B是结构元素，不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba击中X，所以X被B膨胀的结果就是那个阴影部分。阴影部分包括X的所有范围，就象X膨胀了一圈似的，这就是为什么叫膨胀的原因。
在下图中，左边是被处理的图象X(二值图象，我们针对的是黑点)，中间是结构元素B。膨胀的方法是，拿B的中心点和X上的点及X周围的点一个一个地对，如果B上有一个点落在X的范围内，则该点就为黑；右边是膨胀后的结果。可以看出，它包括X的所有范围，就象X膨胀了一圈似的。
我设计了一个简单的膨胀算法，依次遍历整个图片的像素，分析每一个像素的周围八个像素，只要该像素周围存在黑色的像素，就设置该像素颜色为黑色。下面是使用膨胀算法处理经过二值化后的图像的C#实现代码：
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print?
public bool[] getRoundPixel(Bitmap bitmap, int x, int y)//返回(x,y)周围像素的情况，为黑色，则设置为true
{
bool[] pixels=new bool[8];
Color c;
int num = 0;
for (int i = -1; i < 2; i++)
{
for (int j = -1; j < 2; j++)
{
c = bitmap.GetPixel(x+i,y+j);
if (i != 0 || j != 0)
{
if (255 == c.G)//因为经过了二值化，所以只要检查RGB中一个属性的值
{
pixels[num] = false;//为白色，设置为false
num++;
}
else if(0==c.G)
{
pixels[num] = true;//为黑色，设置为true
num++;
}
}
}
}
return pixels;
}
[csharp] view
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print?
public Bitmap expend()
{
Bitmap bitImage = new Bitmap(pictureBox2.Image);//处理pictureBox2中的图片
Bitmap bitImage1 = new Bitmap(pictureBox2.Image);
int height = pictureBox1.Image.Height;
int width = pictureBox1.Image.Width;
bool[] pixels;
for (int i = 1; i < width-1; i++)
{
for (int j = 1; j < height-1; j++)
{
if (bitImage.GetPixel(i, j).R != 0)
{
pixels = getRoundPixel(bitImage, i, j);
for (int k = 0; k < pixels.Length; k++)
{
if (pixels[k] == true)
{
//set this piexl's color to black
bitImage1.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(0,0,0));
break;
}
}
}
}
}
return bitImage1;
}
运行结果如图：
六、腐蚀算法
腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素
用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作
如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。
结果：使二值图像减小一圈
把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。用公式表示为：E(X)={a|
Ba
X}=X
B。
下图中X是被处理的对象，B是结构元素。不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba包含于X，所以X被B腐蚀的结果就是那个阴影部分。阴影部分在X的范围之内，且比X小，就象X被剥掉了一层似的，这就是为什么叫腐蚀的原因。
我设计了一个简单的腐蚀算法，一次遍历图像中每一个像素，检查它四周的八个像素，如果有白色的像素，则设置改点为白色。用二值化处理后的图片进行腐蚀算法C#代码如下：
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print?
public Bitmap corrode()
{
Bitmap bitImage = new Bitmap(pictureBox2.Image);
Bitmap bitImage1 = new Bitmap(pictureBox2.Image);
Color c;
int height = pictureBox1.Image.Height;
int width = pictureBox1.Image.Width;
bool[] pixels;
for (int i = 1; i < width - 1; i++)
{
for (int j = 1; j < height - 1; j++)
{
c = bitImage.GetPixel(i, j);
if (bitImage.GetPixel(i, j).R == 0)
{
pixels = getRoundPixel(bitImage, i, j);
for (int k = 0; k < pixels.Length; k++)
{
if (pixels[k] == false)
{
//set this piexl's color to black
bitImage1.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255));
break;
}
}
}
}
}
return bitImage1;
}
处理后图片变成：
七、开运算
先腐蚀后膨胀的过程称为开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
八、闭运算
先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。文章转自：/Uploads/Images/Content/201706/2531dacac36ce7aabf0cca1e9508d4c6
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