昨天做图像算法，总觉得YIQ色彩和RGB之间通过相互转换就能得到颜色的灰度值。
如果得到一个RGB的灰度值，就能进行灰度变换。图像增强基本都是基于灰度做出来的。
void RGB2YIQ(REAL *y, REAL *i, REAL*q, BYTE r, BYTE g, BYTE b);
void YIQ2RGB(BYTE *r, BYTE *g, BYTE *b, REAL y, REAL i, REAL q);
REAL RGB2YIQMat[3][3] =
{{ 0.30f, 0.59f, 0.11f},
{ 0.60f, -0.28f, -0.32f},
{ 0.21f, -0.52f, 0.31f}};
REAL YIQ2RGBMat[3][3] =
{{ 1.0000f, 0.9483f, 0.6240f},
{ 1.0000f, -0.2761f, -0.6398f},
{ 1.0000f, -1.1055f, 1.7299f}};
/*Converts r, g, b, into y, i, q*/
void CImpactPlus::RGB2YIQ(REAL *y, REAL *i, REAL*q, BYTE r, BYTE g, BYTE b)
{
REAL rT, gT, bT;
rT = r / 255.0f; gT = g / 255.0f; bT = b / 255.0f;
*y = RGB2YIQMat[0][0] * rT + RGB2YIQMat[0][1] * gT + RGB2YIQMat[0][2] * bT;
*i = RGB2YIQMat[1][0] * rT + RGB2YIQMat[1][1] * gT + RGB2YIQMat[1][2] * bT;
*q = RGB2YIQMat[2][0] * rT + RGB2YIQMat[2][1] * gT + RGB2YIQMat[2][2] * bT;
*i = (*i + 0.6f) / 1.2f;
*q = (*q + 0.52f) / 1.04f;
if (*y < 0.0) *y = 0.0f;
if (*y > 1.0) *y = 1.0f;
if (*i < 0.0) *i = 0.0f;
if (*i > 1.0) *i = 1.0f;
if (*q < 0.0) *q = 0.0f;
if (*q > 1.0) *q = 1.0f;
}
/*Converts y, i, q, into r, g, b*/
void CImpactPlus::YIQ2RGB(BYTE *r, BYTE *g, BYTE *b, REAL y, REAL i, REAL q)
{
REAL rT, gT, bT;
i = i * 1.2f - 0.6f;
q = q * 1.04f - 0.52f;
rT = YIQ2RGBMat[0][0] * y + YIQ2RGBMat[0][1] * i + YIQ2RGBMat[0][2] * q;
gT = YIQ2RGBMat[1][0] * y + YIQ2RGBMat[1][1] * i + YIQ2RGBMat[1][2] * q;
bT = YIQ2RGBMat[2][0] * y + YIQ2RGBMat[2][1] * i + YIQ2RGBMat[2][2] * q;
if (rT < 0.0f) rT = 0.0f;
if (rT > 1.0f) rT = 1.0f;
if (gT < 0.0f) gT = 0.0f;
if (gT > 1.0f) gT = 1.0f;
if (bT < 0.0f) bT = 0.0f;
if (bT > 1.0f) bT = 1.0f;
*r = max(0, min(255, (BYTE)(rT * 255.0f)));
*g = max(0, min(255, (BYTE)(gT * 255.0f)));
*b = max(0, min(255, (BYTE)(bT * 255.0f)));
}
在数字图像处理的书中，经常有这样的程序：
PixelValue = (BYTE)(0.299*(float)lpDIBBits[p+2] + 0.587*(float)lpDIBBits[p+1]+0.114*(float)lpDIBBits[p]+0.1;
这行程序的意思是：得到当前像素的YIQ之Y值。
而lpDIBBits[p+2]就是红色成分， lpDIBBits[p+1]是绿色成分， lpDIBBits[p]是蓝色成分。
唯一不明白的是他为什么要加0.1？
下面是我依照他的原理来实现图像的线性灰度变换。
Status CImpactPlus::LinerTrans(Bitmap* pBitmap, float fa, float fb)
{
Status s;
TestGdiPointer(_T("HistogramEqual"), pBitmap);
INT nWidth = pBitmap->GetWidth();
INT nHeight = pBitmap->GetHeight();
BitmapData bitmapData;
Rect rt(0, 0, nWidth, nHeight);
if(StatusBad(s = pBitmap->LockBits(&rt,
ImageLockModeRead | ImageLockModeWrite,
PixelFormat32bppARGB, &bitmapData)))
return SGTRACE_ERR(_T("LockBits"), s);
ARGB* pixels = (ARGB*)bitmapData.Scan0;
float fy, fi, fq;
fy = fi = fq = 0.0f;
BYTE a, r, g, b;
for(int row=rt.Y; row<rt.Height; row++)
{
for(int col=rt.X; col<rt.Width; col++)
{
ARGB c = pixels[row * bitmapData.Stride / 4 + col];
Color color(c);
a = color.GetA();
r = color.GetR();
g = color.GetG();
b = color.GetB();
RGB2YIQ(&fy, &fi, &fq, r, g, b);
float fTemp = fa * fy + fb;
YIQ2RGB(&r, &g, &b, fTemp, fi, fq);
pixels[row * bitmapData.Stride / 4 + col] = color.MakeARGB(a,r,g,b);
}
}
if(StatusBad(s = pBitmap->UnlockBits(&bitmapData)))
return SGTRACE_ERR(_T("UnlockBits"), s);
return Ok;
}
这样方法简单明快，即使是很复杂的算法，实现起来也很清晰。
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