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：

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[] rgbValues = new byte[bytes];System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(ptr, rbgValues, 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 * 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);bitmap.UnlockBits(bmpData);

 

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）。

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)

 

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：

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：

图5.正确结果