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C#数字图像处理时注意图像的未用区域

C#数字图像处理时注意图像的未用区域

图1. 被锁定图像像素数组基本布局

        如图1所示,数组的宽度并不一定等于图像像素数组的宽度,还有一部分未用区域。这是为了提高效率,系统要确定每行的字节数必须为4的倍数。例如一幅24位、宽为17个像素的图像,它需要每行占有的空间为51(3

* 17)个字节,但51不是4的倍数,因此还需要扩充1个字节,从而使每行的字节数扩展为52(4 * 13,即Stride=52),这样就满足了每行字节数是4的倍数的条件。需要扩展多少个字节不仅是由图像的宽度决定,而且还由图像像素的格式决定。

        如果处理的是任意宽度的图像,那么在进行下一行扫描的时候,需要把不含图像数据、仅起对齐作用的扩展字节去掉。此时对图像像素数组的遍历的形式如下:

(1).灰度图像:

Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, bitmap.Width, bitmap.Height);  

BitmapData bmpData = bitmap.LockBits(rect, ImageLockMode.ReadWrite, bitmap.PixelFormat);  

IntPtr ptr = bmpData.Scan0; // 首地址  

int bytes = bmpData.Stride * bmpData.Height;    // 像素个数,包括未用空间  

byte[] grayValues = new byte[bytes];  

System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, grayValues, 0, bytes);  

for (int i = 0; i < bmpData.Height; i++)  

{  

        // 仅处理每行中为图像像素的数据,舍弃未用空间  

        for (int j = 0; j < bmpData.Width; j++)  

        {  

                // use of grayValues[i * bmpData.Stride + j];  

        }  

}  

System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(grayValues, 0, ptr, bytes);  

bitmap.UnlockBits(bmpData);  

或者:

// 获取图像参数  

int stride = bmpData.Stride;            // 扫描线的宽度  

int offset = stride - width;            // 显示宽度与扫描线宽度的间隙  

IntPtr iptr = bmpData.Scan0;            // 获取bmpData的内存起始位置  

int scanBytes = stride * height;        // 用stride宽度,表示这是内存区域的大小  

// 位置指针,指向源数组  

int posScan = 0;  

byte[] grayValues = new byte[scanBytes];    // <span style="font-family: Arial; ">为目标数组分配内存</span>  

for (int x = 0; x < height; x++)  

        // 下面的循环节是模拟行扫描  

        for (int y = 0; y < width; y++)  

                // grayValues[posScan++]  

        posScan += offset;               // 行扫描结束,跳过未用空间字节  

(2).24位RGB图像:

byte[] rgbValues = new byte[bytes];  

System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, rbgValues, 0, bytes);  

        for (int j = 0; j < bmpData.Width * 3; j += 3)  

                // R: rgbValues[i * bmpData.Stride + j + 2]  

                // G: rgbValues[i * bmpData.Stride + j + 1]  

                // B: rgbValues[i * bmpData.Stride + j]  

System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(rgbValues, 0, ptr, bytes);  

        以上代码将图像的整个像素数组都复制到数组grayValue或者rgbValue中,包括像素和仅用于对齐的未用空间,然后再在数组grayValue或者rgbValue中只对像素数据进行处理,跳过每一行的未用空间(跳过末尾几列)。

        以下实验中,对任意尺度(每行字节数不是4字节的整数倍)的图像进行灰度直方图绘制,如果不考虑未用空间的话会导致错误结果(本实验中错误程度较小)。

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图2.未考虑图像中未用空间的错误结果

        用Matlab进行灰度直方图计算会发现真实结果中最大灰度的像素个数不是52811,而是53195。

f = imread('GrayTest.bmp');  

h = imhist(f)  

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图3.Matlab计算出的最大频率灰度像素个数

        错误的原因是,因为图像的字节宽度不是4字节的整数倍,图像的像素数组包括了未用空间(每一行中都包括了未用空间)程序只从规模为bmpData.Stride * bmpData.Height字节的像素数组中复制了curBitmap.Width * curBitmap.Height规模的字节(灰度像素,1字节),这些字节中既包含了像素也包含了未用空间,如图4所示:

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图4.出错时对像素数组复制的字节

        最后在代码中考虑未用空间能得到正确结果:

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图5.正确结果

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