图像处理 如何应用渐变 [-1 | 0 | 1]转RGB图像

Question

我需要将渐变运算符应用于 RGB 位图图像。它适用于 8 位图像，但难以实现 24 位图像。这是我的代码。任何人都可以看到如何 将水平梯度操作校正为RGB图像。

if (iBitPerPixel == 24)  ////RGB 24 bits image
{

    for(int i=0; i<iHeight; i++)
    for(int j=1; j<iWidth-4; j++)
    {
        //pImg_Gradient[i*Wp+j] = pImg[i*Wp+j+1] - pImg[i*Wp+j-1] ;
        int level = pImg[i*Wp+j*3+1] - pImg[i*Wp+j*3-1] ;
        pImg_Gradient[i*Wp+j*3] = level;


    //  pImg_Gradient[i*Wp+j*3] =  level;
    //  pImg_Gradient[i*Wp+j*3+1] = level;
    //  pImg_Gradient[i*Wp+j*3+2]= level;
    }

    for(int i=0; i<iHeight; i++)
        for(int j=0; j<iWidth; j++)
    {
        // Copy the convetred values to original image.
        pImg[i*Wp+j] = (BYTE) pImg_Gradient[i*Wp+j];
    }
        //delete pImg_Gradient;
}

Answer 1

不幸的是，目前尚不清楚如何定义 RGB 图像的渐变。最好的方法是将图像转换为将强度与颜色分开的颜色空间，例如 HSV，并计算强度分量的梯度。或者，您可以分别计算每个颜色通道的梯度，然后以某种方式组合结果，例如取平均值。

另见Edge detectors for RGB images?

Answer 2

为了计算图像的梯度（这是一个向量），您需要计算图像的水平和垂直导数。

由于我们处理的是离散图像，我们应该使用导数的有限差分逼近。
有很多近似的方法，其中许多都列在维基百科页面上：

http://en.wikipedia.org/wiki/Finite_difference

http://en.wikipedia.org/wiki/Finite_difference_method

http://en.wikipedia.org/wiki/Finite_difference_coefficients

基本上这些是空间系数，因此您可以使用它们定义过滤器并仅过滤图像。
这将是计算梯度最有效的方法。

所以，你只需要找到一个支持过滤图像的库（例如 Open CV）就可以了。

对于彩色图像，通常只需计算每个颜色通道的渐变。

祝你好运。

Answer 3

来自您的代码；您正在尝试从 RGB 计算梯度，但没有任何迹象表明 RGB 是如何存储在您的图像中的。一个完整的猜测是，在您的图像中，您有 BGRBGRBGR...等。

在这种情况下，您的代码将从绿色通道获取渐变，然后将其存储在渐变图像的红色中。您没有显示渐变图像被清除为 0 - 如果您不这样做，那么它可能会充满垃圾。

我的建议是先转换成灰度图；然后你可以使用你的原始代码。 或者为每个颜色通道计算一个渐变。