一．概述：
本文的實例是一個數字圖像處理的應用程序，它完成的功能包括對圖像顏色的翻轉、對圖像進行灰度處理和對圖像進行增亮處理。該程序對圖像進行處理部分的代碼包含在一個專門的Filters類裡面，通過調用該類裡的靜態成員函數，我們就可以實現相應的圖像處理功能了。為實現圖像處理，我們要對圖像進行逐個象素處理。我們知道圖像是由一個個的象素點組成的，對一幅圖像的每個象素進行了相應的處理，最後整個圖像也就處理好了。在這個過程中，我們只需對每個象素點進行相應的處理，在處理過程中卻不需要考慮周圍象素點對其的影響，所以相對來說程序的實現就變得簡單多了。
由於GDI+中的BitmapData類不提供對圖像內部數據的直接訪問的方法，我們唯一的辦法就是使用指針來獲得圖像的內部數據，這時我們就得運用unsafe這個關鍵字來指明函數中訪問圖像內部數據的代碼塊了。在程序中，我還運用了打開文件和保存文件等選項，以使我們的辛勤勞動不付之東流。
二．程序的實現：
1．打開Visual Studio.Net，新建一個Visual C#的項目，在模板中選擇"Windows 應用程序"即可，項目名稱可自定（這裡為ImageProcessor）。
2．為使窗體能顯示圖像，我們需要重載窗體的OnPaint（）事件函數，在該函數中我們將一個圖像繪制在程序的主窗體上，為了使窗體能顯示不同尺寸大小的圖像，我們還將窗體的AutoScroll屬性設置為true。這樣，根據圖像的尺寸，窗體兩邊就會出現相應的滾動條。該函數的實現如下：
private void Form1_Paint(object sender, System.Windows.Forms.PaintEventArgs e) { Graphics g = e.Graphics; g.DrawImage(m_Bitmap, new Rectangle(this.AutoScrollPosition.X, this.AutoScrollPosition.Y, (int)(m_Bitmap.Width), (int)(m_Bitmap.Height))); }
3．給主窗體添加一個主菜單，該主菜單完成了一些基本的操作，包括"打開文件"、"保存文件"、"退出"、"翻轉操作"、"灰度操作"、"增亮操作"等。前面三個操作完成圖像文件的打開和保存以及程序的退出功能，相應的事件處理函數如下：
private void menuItemOpen_Click(object sender, System.EventArgs e) { OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog(); openFileDialog.Filter = "Bitmap文件(*.bmp)|*.bmp| Jpeg文件(*.jpg)|*.jpg| 所有合適文件(*.bmp/*.jpg)|*.bmp/*.jpg"; openFileDialog.FilterIndex = 2 ; openFileDialog.RestoreDirectory = true ; if(DialogResult.OK == openFileDialog.ShowDialog()) { m_Bitmap = (Bitmap)Bitmap.FromFile(openFileDialog.FileName, false); this.AutoScroll = true; this.AutoScrollMinSize=new Size ((int)(m_Bitmap.Width),(int) m_Bitmap.Height)); this.Invalidate(); } }
其中，m_Bitmap為主窗體類的一個數據成員，聲明為private System.Drawing.Bitmap m_Bitmap;（注：因為程序中用到了相關的類，所以在程序文件的開始處應添加using System.Drawing.Imaging;）同時，在該類的構造函數中，我們必須先給它new一個Bitmap對象：m_Bitmap = new Bitmap(2,2);上述代碼中的this.Invalidate();完成主窗體的重繪工作，它調用了主窗體的OnPaint（）函數，結果就將打開的圖像文件顯示在主窗體上。
private void menuItemSave_Click(object sender, System.EventArgs e) { SaveFileDialog saveFileDialog = new SaveFileDialog(); saveFileDialog.Filter = "Bitmap文件(*.bmp)|*.bmp| Jpeg文件(*.jpg)|*.jpg| 所有合適文件(*.bmp/*.jpg)|*.bmp/*.jpg"; saveFileDialog.FilterIndex = 1 ; saveFileDialog.RestoreDirectory = true ; if(DialogResult.OK == saveFileDialog.ShowDialog()) { m_Bitmap.Save(saveFileDialog.FileName); } }
其中m_Bitmap.Save(saveFileDialog.FileName);一句完成了圖像文件的保存，正是運用了GDI+的強大功能，我們只需這麼一條簡單的語句就完成了以前很大工作量的任務，所以合理運用.Net中的新機制一定會大大簡化我們的工作的。
private void menuItemExit_Click(object sender, System.EventArgs e) { this.Close(); }
接下來，三個主要操作的事件處理函數如下：
private void menuItemInvert_Click(object sender, System.EventArgs e) { if(Filters.Invert(m_Bitmap)) this.Invalidate(); } private void menuItemGray_Click(object sender, System.EventArgs e) { if(Filters.Gray(m_Bitmap)) this.Invalidate(); } private void menuItemBright_Click(object sender, System.EventArgs e) { Parameter dlg = new Parameter(); dlg.nValue = 0; if (DialogResult.OK == dlg.ShowDialog()) { if(Filters.Brightness(m_Bitmap, dlg.nValue)) this.Invalidate(); } }
三個函數中分別調用了相應的圖像處理函數Invert（）、Gray（）、Brightness（）等三個函數。這三個函數Filters類中的三個類型為public的靜態函數（含有static關鍵字），它們的返回值類型均是bool型的，根據返回值我們可以決定是否進行主窗體的重繪工作。
Invert（）、Gray（）、Brightness（）等三個函數均包含在Filters類裡面，Invert（）函數的算法如下：
public static bool Invert(Bitmap b) { BitmapData bmData = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, b.Width, b.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); int stride = bmData.Stride; System.IntPtr Scan0 = bmData.Scan0; unsafe { byte * p = (byte *)(void *)Scan0; int nOffset = stride - b.Width*3; int nWidth = b.Width * 3; for(int y=0;y<b.Height;++y) { for(int x=0; x < nWidth; ++x ) { p[0] = (byte)(255-p[0]); ++p; } p += nOffset; } } b.UnlockBits(bmData); return true; }
該函數以及後面的函數的參數都是Bitmap類型的，它們傳值的對象就是程序中所打開的圖像文件了。該函數中的BitmapData類型的bmData包含了圖像文件的內部信息，bmData的Stride屬性指明了一條線的寬度，而它的Scan0屬性則是指向圖像內部信息的指針。本函數完成的功能是圖像顏色的翻轉，實現的方法即用255減去圖像中的每個象素點的值，並將所得值設置為原象素點處的值，對每個象素點進行如此的操作，只到整幅圖像都處理完畢。函數中的unsafe代碼塊是整個函數的主體部分，首先我們取得圖像內部數據的指針，然後設置好偏移量，同時設置nWidth為b.Width*3，因為每個象素點包含了三種顏色成分，對每個象素點進行處理時便要進行三次處理。接下來運用兩個嵌套的for循環完成對每個象素點的處理，處理的核心便是一句：p[0] = (byte)(255-p[0]);。在unsafe代碼塊後，便可運用b.UnlockBits(bmData)進行圖像資源的釋放。函數執行成功，最後返回true值。注：由於是要編譯不安全代碼，所以得將項目屬性頁中的"允許不安全代碼塊"屬性設置為true，圖示如下：
該函數實現的程序效果如下：
（處理前）
（處理後）
Gray（）函數的算法如下：
public static bool Gray(Bitmap b) { BitmapData bmData = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, b.Width, b.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); int stride = bmData.Stride; System.IntPtr Scan0 = bmData.Scan0; unsafe { byte * p = (byte *)(void *)Scan0; int nOffset = stride - b.Width*3; byte red, green, blue; for(int y=0;y<b.Height;++y) { for(int x=0; x < b.Width; ++x ) { blue = p[0]; green = p[1]; red = p[2]; p[0] = p[1] = p[2] = (byte)(.299 * red + .587 * green + .114 * blue); p += 3; } p += nOffset; } } b.UnlockBits(bmData); return true; }
本函數完成的功能是對圖像進行灰度處理，我們的基本想法可是將每個象素點的三種顏色成分的值取平均值。然而由於人眼的敏感性，這樣完全取平均值的做法的效果並不好，所以在程序中我取了三個效果最好的參數：.299，.587，.114。不過在這裡要向讀者指明的是，在GDI+中圖像存儲的格式是BGR而非RGB，即其順序為：Blue、Green、Red。所以在for循環內部一定要設置好red、green、blue等變量的值，切不可顛倒。函數執行成功後，同樣返回true值。
該函數實現的程序效果如下：
（處理前）
（處理後）
Brightness（）函數的算法如下：
public static bool Brightness(Bitmap b, int nBrightness) { if (nBrightness < -255 || nBrightness > 255) return false; BitmapData bmData = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, b.Width, b.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); int stride = bmData.Stride; System.IntPtr Scan0 = bmData.Scan0; int nVal = 0; unsafe { byte * p = (byte *)(void *)Scan0; int nOffset = stride - b.Width*3; int nWidth = b.Width * 3; for(int y=0;y<b.Height;++y) { for(int x=0; x < nWidth; ++x ) { nVal = (int) (p[0] + nBrightness); if (nVal < 0) nVal = 0; if (nVal > 255) nVal = 255; p[0] = (byte)nVal; ++p; } p += nOffset; } } b.UnlockBits(bmData); return true; }
本函數完成的功能是對圖像進行增亮處理，它比上面兩個函數多了一個增亮參數－nBrightness，該參數由用戶輸入，范圍為－255～255。在取得了增亮參數後，函數的unsafe代碼部分對每個象素點的不同顏色成分進行逐個處理，即在原來值的基礎上加上一個增亮參數以獲得新的值。同時代碼中還有一個防止成分值越界的操作，因為RGB成分值的范圍為0～255，一旦超過了這個范圍就要重新設置。函數最後執行成功後，同樣得返回true值。
該函數實現的程序效果如下：
首先，我們把圖像增亮的參數設置為100（其范圍為－255～255），然後執行效果如下，讀者也可嘗試其他的參數值。
（處理前）
（處理後）
三．小結：
本文通過一個簡單的實例向大家展現了用Visual C#以及GDI+完成數字圖像處理的基本方法，通過實例，我們不難發現合理運用新技術不僅可以大大簡化我們的編程工作，還可以提高編程的效率。不過我們在運用新技術的同時也得明白掌握基本的編程思想才是最主要的，不同的語言、不同的機制只是實現的具體方式不同而已，其內在的思想還是相通的。對於上面的例子，掌握了編寫圖像處理函數的算法，用其他的方式實現也應該是可行的。同時，在上面的基礎上，讀者不妨試著舉一反三，編寫出更多的圖像處理的函數來，以充實並完善這個簡單的實例。
