GDI+图像处理初级系列—灰度图像处理

      可能是因为从事GIS行业的缘故，本人一直对图形编程比较感兴趣。不过对于图像处理接触倒是比较少。前一阵子，看了一本书是讲GDI+图像编程的书，感觉利用GDI+做图像处理比之前的GDI省力了很多。故随手写几篇文章，讲讲GDI+中简单的图像处理方法，以供初学者学习。

      数字图像在计算机上以位图(bitmap)的形式存在,位图是一个矩形点阵，其中每一点称为像素(pixel)，像素是数字图像中的基本单位。一幅m×n大小的图像，是由m×n个明暗度不等的像素组成的。数字图像中各个像素所具有的明暗程度由灰度值(gray level)所标识。一般将白色的灰度值定义为255，黑色灰度值定义为0，而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。对于黑白图像，每个像素用一个字节数据来表示，而在彩色图像中，每个像素需用三个字节数据来表述。彩色图像可以分解成红(R)、绿(G)、蓝(B)三个单色图像，任何一种颜色都可以由这三种颜色混合构成。在图像处理中，彩色图像的处理通常是通过对其三个单色图像分别处理而得到的。对于位图的相关概念这里就不再详细讲述。

    如果要将彩色图像转换为灰度图像，只要将图像中的每个像素取出来，然后取像素的R、G、B颜色分量，利用如下公式计算灰度值：

    int gray = r＊0.3 ＋ g＊0.59 ＋ b＊0.11;

不过我看到有些资料的灰度转换公式是这样：

    int gray = (r＋g＋b) / 3;

两种方式我都试了一下，转换后的灰度图片效果差不多。然后再令像素的R、G、B分度值都为gray就行了 。
   

public void GrayScale(Bitmap image )
{
    int width = image.Width - 1;
    int height = image.Height - 1;

    Color color;
    for (int i = width; i >= 0;i--)
    {
    for (int j = height; j >= 0;j--)
    {
            //读取每一个像素
        color = image.GetPixel(i,j);        //计算灰度值
            int gray = (int)(color.R * 0.3 + 
                color.G * 0.59 + color.B * 
                0.11);
      //int gray = (color.R + color.G + 
                color.B) / 3;
        Color colorResult = 
            Color.FromArgb(255,gray,gray,gray);
        //设置像素为灰度
            image.SetPixel(i, j, colorResult);
    }    
    }

    
     原始图片：
    
     灰度图片：