Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.41彩色图像密度分割算法
[函数名称]
彩色图像密度分割函数 DensitySegmentProcess(WriteableBitmap src)
[算法说明]
图像密度分割又叫做彩色等密度分割处理,一般图像(或影像)上色调的明暗是以附着在片基上的银粒子密度来计量的。因此,为了突出某一密度等级的色调(或相应地物),即将图像(或影像)的色调密度分划成若干个等级,并用不同的颜色分别表示这不同的密度等级,得到一幅彩色的等密度分割图像。这一技术过程就叫作密度分割处理,或简称密度分割。密度分割可使影像轮廓更清晰,突出某些具有一定色调特征的地物及分布状态,在显示环境污染范围,隐伏构造,以及寻找地下水等方面有广泛的应用,并取得较好的效果。密度分割后得到的彩色图像的色彩是人为加于的,一般并不代表地物的实际颜色,所以一般也称密度分割为假彩色密度分割。
这里我们列举的是基于颜色灰度的密度分割。
[函数代码]
/// <summary>
/// Density segmentation.
/// </summary>
/// <param name="src">The source image.</param>
/// <returns></returns>
public static WriteableBitmap DensitySegmentProcess(WriteableBitmap src)////彩色图像密度分割
{
if (src != null)
{
int w = src.PixelWidth;
int h = src.PixelHeight;
WriteableBitmap srcImage = new WriteableBitmap(w, h);
byte[] temp = src.PixelBuffer.ToArray();
int color = 0;
for (int i = 0; i < temp.Length; i += 4)
{
byte tempByte = (byte)((int)(temp[i] * 0.114 + temp[i + 1] * 0.587 + temp[i + 2] * 0.299));
color = GetColor(tempByte);
switch (color)
{
case 1:
temp[i] = (byte)255; temp[i + 1] = (byte)255; temp[i + 2] = (byte)0;
break;
case 2:
temp[i] = (byte)255; temp[i + 1] = (byte)0; temp[i + 2] = (byte)255;
break;
case 3:
temp[i] = (byte)0; temp[i + 1] = (byte)255; temp[i + 2] = (byte)255;
break;
case 4:
temp[i] = (byte)255; temp[i + 1] = (byte)0; temp[i + 2] = (byte)0;
break;
case 5:
temp[i] = (byte)0; temp[i + 1] = (byte)0; temp[i + 2] = (byte)255;
break;
case 0:
temp[i] = (byte)0; temp[i + 1] = (byte)0; temp[i + 2] = (byte)0;
break;
default:
break;
}
}
Stream sTemp = srcImage.PixelBuffer.AsStream();
sTemp.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
sTemp.Write(temp, 0, w * 4 * h);
return srcImage;
}
else
{
return null;
}
}
//定义密度等级获得函数
private static int GetColor(int v)
{
int t = 0;
if (v == 0)
{
t = 0;
}
else if (v > 0 && v < 50)
{
t = 1;
}
else if (v >= 50 && v < 100)
{
t = 2;
}
else if (v >= 100 && v < 150)
{
t = 3;
}
else if (v >= 150 && v < 200)
{
t = 4;
}
else
{
t = 5;
}
return t;
}