10. Graphics的几个属性。

今天我来讲讲Graphics在DrawImage里的几个的属性。

Graphics是GDI+里面的大拿，可以用来画线，画矩形，甚至可以用来画各种各样的材质。通过不同的Pen,Brush来实现。具体的使用方法是所有想用GDI+的同学的基础，我就不详细讲了，具体可以参考MSDN:http://msdn.microsoft.com/en-us/library/haxsc50a(VS.80).aspx。我主要来讲2个大家不太注意的属性。

a.Graphics.CompositingMode

这是一个枚举属性，可以取的值有2种，一种是SourceOver, 另外一种是SourceCopy。这定义了Graphics如何将当前颜色和背景合成。如果是SourceCopy，那么颜色不和当前背景合成。如果是SourceOver,那么背景颜色会和当前的颜色混合，算法如下：

显示颜色 = 源颜色 × alpha / 255 + 背景颜色 × (255 - alpha) / 255

新颜色的透明分量是255，也就是不透明。我们来看看下面的代码：

第1个色块和第2个色块分别是混合和不混合的，如果我们用不混合的方式希望得到混合的效果，那么应该用第三个色块的写法。从下面的图像中我们可以很清楚地看到结果。

b.Graphics.CompositingQuality

合成质量，一共有5种

	成员名称	说明
	AssumeLinear	假定线性值。
	Default	默认质量。
	GammaCorrected	使用灰度校正。
	HighQuality	高质量、低速度复合。
	HighSpeed	高速度、低质量。
	Invalid	无效质量。

这部分东西稍有点学问，MSDN里面没怎么讲清楚，有些实践派的同学用了其他的几个相关的属性来解释GDI+中的图像质量，例如http://www.cnblogs.com/adow/archive/2007/10/05/914573.html，不过不得精髓。我来解释一下图像合成的一些理论基础。这里还需要和另外一个属性InterpolationMode加以区分。这个属性的具体使用我会在下一节讲到，而合成质量与插值不是一回事。

根据我们上一节的算法，图像的合成是浮点运算，计算量非常大。此外，由于图像存储最后是需要被量化的，所以在量化的过程中会不可避免地出现锯齿的情况，为了平滑锯齿，又需要大量的计算。还有一个问题，如果我们有很多层不同的透明图像，需要进行合成，那么每一层都需要进行合成运算。其实这种合成运算式可以被优化的。CompositingQuality这个属性就是GDI+用来解决这些问题的。MSDN里面只是简单地说质量越高速度越慢，具体的算法不得而知。

HighQuality使用平滑技术去除在合成中出现的锯齿，并合成当前的Gamma灰度信息，这种计算是最慢的，并且出来的颜色与非GammaCorrected是不一样的。

GammaCorrected 合成当前Gamma灰度信息，但是不进行计算优化。

HighSpeed优化计算速度，出来的质量稍微有点差，如果不是对质量要求很高时看不出来的。

AssumeLinear的质量比Default稍好，速度稍慢，这种算法是假定合成中插值的像素变化是线性的。

Default就是最基本的计算方法。

Invalid未知，我也不知道，要是有知道的朋友可以告诉我。

其中HighQuality/GammaCorrected效果一样，其余四种一样。可以参考下图。

昨天晚上看了Heroes第9集，Eclipse又要来了，激动中。

今天来讲讲上个星期遗留下来的东西：ColorMatrix。

9. Color Matrix

图像的本质是什么？对不同的人来说这是不同的东西。在计算机的世界中，啥东西都是数据，图像也是一种数据。从自然界的光变成计算机的数据，需要通过采样和量化的处理。图像在计算机中，其实是一个二维数组，从数学上来说，这其实是一个矩阵。图像中的每一个点都是个四维向量，也就是(R,G,B,A)， 在RGBA色彩空间中，我们可以使用一个矩阵对每一个点(R,G,B,A)作矩阵乘法运算，这样就可以对图像色彩进行变换。这种做法其实是从三维空间坐标系中的仿射变换类推过来的。具体关于仿射变换，可以参考http://en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformation对于仿射变换的介绍。

色彩矩阵就是这个用来对色彩作仿射变换的矩阵。这是一个5*5的矩阵，如图

其实和在空间中的仿射变换完全一样，可以实现缩放，旋转，平移等功能。我看到网上有个人写了一篇深入浅出的文章"GDI+ ColorMatrix的完全揭秘与代码实现" http://blog.csdn.net/maozefa/archive/2008/09/08/2896752.aspx 写得不错，只是没有理解到ColorMatrix应用的精髓。简单套用了一些什么颜色剪切，颜色旋转，颜色平移的概念，这些东西其实在三维空间中很好理解，但是在色彩空间中，就完全不是那么回事情了，什么叫做颜色旋转60度呢？ 这东西忽悠人很有用，只是看完了还是不知道怎么用，有兴趣的同学可以去看看。我下面举几个例子，说明ColorMatrix的具体应用。

a.灰度化

灰度化是指去除图像的彩色信息，讲所有的色调归为0，所有的饱和度也归为零。这个世界上有很多种不同的灰度化的算法，随便写个算法，弄篇paper搞个硕士毕业应该不成问题，比如说所有的颜色替换成R' = G' = B' = (R+B+G)/3。有一种很通用的灰度化算法如下，这其实是NTSC的色彩权重。

R'=B'=G' = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B

那如果我们要使用ColorMatrix, 可以用以下的矩阵：

再引用一下博客园里的这篇文章http://www.cnblogs.com/sunbingzibo/archive/2008/09/11/1289260.html，如果用他的算法，那么矩阵如下  

b.调整色彩

使用ColorMatrix调整色彩很简单，用m11对红色乘一个系数，用m51对红色加一个值，这样就可以简单地调整红色。其他B,G,A通道以此类推。例如下面这个矩阵可以把增加红色25.5个像素（如果使用24bppArgb)：

c. 调整亮度， 可以用以下矩阵，将每个通道增加25.5的亮度

d.调整对比度，可以使用以下矩阵，将每个通道升高10%的对比度

很不幸，这是错的。这个算法里面有个关键的问题是Overflow,如果我们直接使用这个矩阵，你会看到图像上会有溢出，导致你的图像惨不忍睹。我在网上查到有个很发指的做法可以解决这个问题，虽然发指，但是能解决！就是把最下面的项修正一点点，这样图像就不溢出了。看下面这个矩阵。

e.调整饱和度

这个矩阵比较复杂，饱和度需要通过不同的色彩权值来修正。我这里只提供一个能用的矩阵，具体可以参考这篇paper:http://www.graficaobscura.com/matrix/index.html

讲了那么多个矩阵，最后让我们来看看在GDI+里面ColorMatrix这个类到底怎么用：

多少博士大牛在研究这些不同的矩阵以期获得更强悍的效果。此外还有好多人申请了各种各样的专利来保护这个色彩变换，所以如果大家想混一篇简单的paper好毕业，这是个很好的方向。随便改两个数字，一个新的矩阵就出来了，然后版面费一交，就可以发表了。当然，这也是个蛮有意思的题目，可以做很多比较和研究，这些就不是我这种IT民工该讲的东西了。

哈哈，这个星期Heroes第八集终于出来了，我继续顺着上一节外传讲下去，修改颜色怎么做。

8.1 使用原始的方法修改图像的RGB以及色调，饱和度和亮度

最简单的办法，很容易，就是用之前的LockBits，然后直接修改R,G,B的数值，具体的就不多说了。在GDI+里面，Color有3个方法，分别是GetHue(), GetSaturation(), GetBrightness()。它是图像的色调，饱和度和亮度。其中Hue取值为[0，360),表示当前颜色在哪一个角度，Saturation和Brightness都是从[0,1],表示色彩的饱和度和亮度。这里GDI+的注释又犯了一个错误，比如说GetSaturation():Gets the hue-saturation-brightness (HSB) saturation value for this Color structure.,说自己是HSB,但是其实它的数值是HSL的结果。写注释的人应该拉出去暴打一顿，不知道让我在这个上面浪费了多少时间。

HSB也叫HSV,也是一种非常常用的色彩空间，它根据分离的亮度信息和色彩信息，广泛地应用在了各种计算机图像软件中。另外的一种色彩空间叫HSL,跟HSV类似，只是在亮度和饱和度的处理上稍有不同，有兴趣的同学可以去查这篇文章http://en.wikipedia.org/wiki/HSL_color_space，里面有很多好看的图和详细的比较，我这里就不多说了。在这里只给大家看一下HSV色彩空间的模型：

言归正传，如果我想修改一幅图像的饱和度，怎么做呢？GDI+又做了个半吊子的事情，Color里面有个静态方法叫FromArgb,但是没有方法叫FromHSL(float hue, float Saturation, float lightness)。所以搞得大家都不开心。这里我把brightness改成lightness,以避免出现注释中的错误。

这个函数是通过以下公式计算的。

通过这个函数,Color你就可以很简单地修改颜色的饱和度，色调和亮度了。不过这种方法还是需要LockBits/UnlockBits。还有一种更有趣的方法叫做色彩矩阵的仿射变换，是从图像坐标系的仿射变换来的。只是色彩用ColorMatrix，而坐标的变换直接有一个matrix类。下一节我会介绍ColorMatrix的使用方法，而把Matrix的使用留到以后，要看Heroes能放多少集了。

8. 颜色修正

我最近一直在颜色空间中纠结，前面讲的透明不透明只是一种特殊的颜色。今天我准备要讲的是真正的修正颜色。我们使用的数码相机有不同的型号，感光的CCD性能也是不一样的，再加上天气或者周围光线的原因，我们排出来的照片可能会偏色。此外，为了做一些特殊处理，可能需要将照片中某一个特殊的区域颜色进行修正。比如脸色可以变得更好一点，或者头发更黑一点等等。这个Topic很大，我会花好几个星期来讲这些内容，因为涉及到许多图像处理的基本知识。今天咱们不写code，只讲理论（谁让这个星期美国大选，Heroes第八集居然没有出，我只好写外传）。

外传1. RGB色彩空间

在之前的分析中，相信所有的人都知道R,G,B是什么东西了。我们在描述色彩的时候，最常用的就是用RGB色彩空间。通过描述颜色的三个不同的分量，我们可以记录某个像素的颜色值。我们在此不涉及设备色彩空间的概念，但是有一点需要大家记住的，(0,0,0)并不代表全黑，(255,255,255)也并不代表全白，在不同的设备上，显示出的内容是不完全一样的。这个问题的解决需要依靠我之前讲的ICM(http://www.color.org/)。如果要加上透明，那就是四维的空间，(A,R,G,B)。各个分量可以被量化为不同的级别，所以才造成了８位色，１６位色等等，这种量化级别可以区分各种不同的颜色，直到人眼无法察觉的程度。所以对一个初学者来说，不透明的颜色就是个Cube,在一个三维空间中的一个点。如下图

这个图很好看吧，只是很可惜，这只是对颜色描述的一种最简单的方式，它所能描述颜色内容是极其有限的，也不精确。要彻底理解这个问题，我要帮大家分析什么光的原理，颜色的波长，材料的对不同波长光的吸收和反射或者漫反射。这里我就不多说了，有兴趣的同学去找物理系光学专业的老师好好问问，人家一辈子都研究着这个问题。更有兴趣的同学可以去问问物理系的大教授讨论一下光的波粒二象性，再研究一下人眼对光的感受，再研究不同材料表面对光的反应，再研究……，打住了～！再研究下去您这辈子就结束了，所以只要简单地理解颜色就是RGB就好了。IT民工能理解到这个程度已经很不错了。

这里再给大家看个有趣的图，表示的是一个色彩空间叫sRGB能描述的颜色，灰色区域是人眼可以感知的颜色，里面的那个三角就是sRGB色彩空间能描述的颜色。还有一点要注意的是RGB色彩空间只是描述颜色的一种手段。具体还可以参考wikipedia:http://en.wikipedia.org/wiki/RGB

RGB色彩空间并不是唯一的能用来描述色彩的方法，它是最简单的一种。如果你需要修改图像区域的R,G,B分量，以及亮度，对比度分量。那么使用这种色彩空间是最简单的。但是如果你想修正色度(hue)，饱和度(Saturation)，那么这种色彩空间就不是那么简单了，要经过一定的换算。色彩空间有很多种，比如RGBA,包括透明的RGB四维空间；CMYK：主要用于印刷业;YIQ/YUV:主要用于NTSC/PAL彩色电视制式系统；YPbPr/YCrBr:主要用于视频压缩等领域。HSB/HSV/HSL，这是一个非常常用的色彩空间，描述色度，饱和度和亮度，这个色彩空间我们会在下一节详细讲，它是RGB色彩空间的一种变形。