C#将RGB图像转换为8位灰度图像
项目需要将RGB图像转换为8位灰度图像，之前不了解图像格式，以为只要对像素进行灰度化就能获得灰度图像，以下代码使用System.Drawing.Imaging.ColorMatrix类配合System.Drawing.Imaging.ImageAttributes类对组成一个5 x 5的线性转换，转换 ARGB 单色值，再使用GDI+获得新图像。
///
/// 将源图像灰度化，但是没有转化为8位灰度图像。
/// http://www.bobpowell.net/grayscale.htm
///
/// 源图像。
/// 灰度RGB图像。
public static Bitmap MakeGrayScale(Bitmap original)
{
//create a blank bitmap the same size as original
Bitmap newBitmap = new Bitmap(original.Width, original.Height, PixelFormat.Format24bppRgb);
//get a graphics object from the new image
Graphics g = Graphics.FromImage(newBitmap);
//create the grayscale ColorMatrix
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(
new float[][]
{
new float[] { .3f, .3f, .3f, 0, 0 },
new float[] { .59f, .59f, .59f, 0, 0 },
new float[] { .11f, .11f, .11f, 0, 0 },
new float[] { 0, 0, 0, 1, 0 },
new float[] { 0, 0, 0, 0, 1 }
});
/* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
┌ ┐
│ 0.3 0.3 0.3 0 0 │
│ 0.59 0.59 0.59 0 0 │
│ 0.11 0.11 0.11 0 0 │
│ 0 0 0 1 0 │
│ 0 0 0 0 1 │
└ ┘
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * */
//create some image attributes
ImageAttributes attributes = new ImageAttributes();
//set the color matrix attribute
attributes.SetColorMatrix(colorMatrix);
//draw the original image on the new image
//using the grayscale color matrix
g.DrawImage(original, new Rectangle(0, 0, original.Width, original.Height),
0, 0, original.Width, original.Height, GraphicsUnit.Pixel, attributes);
//dispose the Graphics object
g.Dispose();
return newBitmap;
}
这种方法无需手动操作图像数据，也不用考虑图像扫描宽度等因素，能非常高效、鲁棒的进行灰度化，但是，灰度化后依旧是RGB图像，PixelFormat值依旧为Format24bppRgb。只不过三个通道的值都变成了T = 0.3R + 0.59G + 0.11B。
图1. 灰度化后依旧是RGB图像，PixelFormat值
需要的8位灰度图像的PixelFormat值为Format8bppIndexed，该格式指定每像素8位，因此不方便将RGB图像直接修改成8位灰度图像，需要创建一个新的8位灰度图像。
图2. DotNet中灰度图像参数值
Format8bppIndexed为索引格式，已经创建索引。因此颜色表中有 256 种颜色。实际是伪彩颜色。可以看到灰度图像的调色板是灰度的，即Palette.Entries中每个项的RGB值都相等。因此，创建一个新的8位灰度图像是不够的，还需要修改灰度位图的索引表。
不修改索引表的话，有些操作后图像可能出现类似红外图像那样色彩斑斓的伪彩图像。如下面的实例所示：
（1）随便在桌面截取一幅任意尺寸的图像，先进行灰度化，然后用画图程序将灰度化后的RGB图像（Format24bppRgb，256灰度）直接转化为256色灰度图像。
图3.用画图程序将一幅灰度化后的RGB图像转化为256色灰度
转化后参数如下图所示，可以发现图像格式已变为Format8bppIndexed索引格式，但是图像的索引表中每项的RGB值不相同。
图4. 用画图程序转化为256色灰度后图像的参数值
（2）用转化后的图像进行直方图均衡化，可以看到出现了伪彩色。因为转化后“灰度”图像的Format8bppIndexed的索引表并非灰度，而是伪彩的。
图5. 均衡化后出现伪彩色
以下算法先将RGB（以Format24bppRgb为例）图像灰度化，然后得到灰度图像的灰度数组，最后构建一个8位灰度图像。
///
/// 将源图像灰度化，并转化为8位灰度图像。
///
/// 源图像。
/// 8位灰度图像。
public static Bitmap RgbToGrayScale(Bitmap original)
{
if (original != null)
{
// 将源图像内存区域锁定
Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, original.Width, original.Height);
BitmapData bmpData = original.LockBits(rect, ImageLockMode.ReadOnly,
original.PixelFormat);
// 获取图像参数
int width = bmpData.Width;
int height = bmpData.Height;
int stride = bmpData.Stride; // 扫描线的宽度
int offset = stride - width * 3; // 显示宽度与扫描线宽度的间隙
IntPtr ptr = 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
// 分别设置两个位置指针，指向源数组和目标数组
int posScan = 0, posDst = 0;
byte[] rgbValues = new byte[scanBytes]; // 为目标数组分配内存
Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0, scanBytes); // 将图像数据拷贝到rgbValues中
// 分配灰度数组
byte[] grayValues = new byte[width * height]; // 不含未用空间。
// 计算灰度数组
for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width; j++)
{
double temp = rgbValues[posScan++] * 0.11 +
rgbValues[posScan++] * 0.59 +
rgbValues[posScan++] * 0.3;
grayValues[posDst++] = (byte)temp;
}
// 跳过图像数据每行未用空间的字节，length = stride - width * bytePerPixel
posScan += offset;
}
// 内存解锁
Marshal.Copy(rgbValues, 0, ptr, scanBytes);
original.UnlockBits(bmpData); // 解锁内存区域
// 构建8位灰度位图
Bitmap retBitmap = BuiltGrayBitmap(grayValues, width, height);
return retBitmap;
}
else
{
return null;
}
}
///
/// 用灰度数组新建一个8位灰度图像。
/// http://www.cnblogs.com/spadeq/archive/2009/03/17/1414428.html
///
/// 灰度数组(length = width * height)。
/// 图像宽度。
/// 图像高度。
/// 新建的8位灰度位图。
private static Bitmap BuiltGrayBitmap(byte[] rawValues, int width, int height)
{
// 新建一个8位灰度位图，并锁定内存区域操作
Bitmap bitmap = new Bitmap(width, height, PixelFormat.Format8bppIndexed);
BitmapData bmpData = bitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, width, height),
ImageLockMode.WriteOnly, PixelFormat.Format8bppIndexed);
// 计算图像参数
int offset = bmpData.Stride - bmpData.Width; // 计算每行未用空间字节数
IntPtr ptr = bmpData.Scan0; // 获取首地址
int scanBytes = bmpData.Stride * bmpData.Height; // 图像字节数 = 扫描字节数 * 高度
byte[] grayValues = new byte[scanBytes]; // 为图像数据分配内存
// 为图像数据赋值
int posSrc = 0, posScan = 0; // rawValues和grayValues的索引
for (int i = 0; i < height; i++)
{
for (int j = 0; j < width; j++)
{
grayValues[posScan++] = rawValues[posSrc++];
}
// 跳过图像数据每行未用空间的字节，length = stride - width * bytePerPixel
posScan += offset;
}
// 内存解锁
Marshal.Copy(grayValues, 0, ptr, scanBytes);
bitmap.UnlockBits(bmpData); // 解锁内存区域
// 修改生成位图的索引表，从伪彩修改为灰度
ColorPalette palette;
// 获取一个Format8bppIndexed格式图像的Palette对象
using (Bitmap bmp = new Bitmap(1, 1, PixelFormat.Format8bppIndexed))
{
palette = bmp.Palette;
}
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
palette.Entries[i] = Color.FromArgb(i, i, i);
}
// 修改生成位图的索引表
bitmap.Palette = palette;
return bitmap;
}
用上面算法将数字图像处理常用测试图像之一的PeppersRGB.bmp图像转换为8位灰度图像，并与PeppersRGB.bmp对应的灰度图像Peppers.bmp进行比对。
图6. 重构的8位灰度图像（上）和Peppers.bmp（下）对比
图7. Matlab中使用rgb2gray函数转换的8位灰度图像（上）和Peppers.bmp（下）对比
Matlab中使用rgb2gray函数进行格式转换，源码见rgb2gray.m。rgb2gray的算法原理是将RGB色彩模型转为YIQ模型（北美NTSC彩色制式，灰度信息与彩色信息分离）。YIQ模型中，Y代表亮度、I代表色调、Q代表饱和度。转换后的Y分量即为灰度。
转换公式为：
图8. Matlab.rgb2gray的转换矩阵T
可以看到转换矩阵T的第一行就是灰度转换公式的系数。