记录一个优秀的图像二值化代码

#region 二值化02

        public Bitmap binaryzation(Bitmap srcBitmap, Bitmap dstBitmap)
        {
            int threshold = 0;
            Byte[,] BinaryArray = ToBinaryArray(srcBitmap, out threshold);
            dstBitmap = BinaryArrayToBinaryBitmap(BinaryArray);
            return dstBitmap;
        }

        /// <summary>
        /// 全局阈值图像二值化
        /// </summary>
        /// <param name="bmp">原始图像</param>
        /// <param name="method">二值化方法</param>
        /// <param name="threshold">输出：全局阈值</param>
        /// <returns>二值化后的图像数组</returns>       
        public static Byte[,] ToBinaryArray(Bitmap bmp, out int threshold)
        {   // 位图转换为灰度数组
            Byte[,] GrayArray = ToGrayArray(bmp);

            // 计算全局阈值
            threshold = OtsuThreshold(GrayArray);

            // 根据阈值进行二值化
            int PixelHeight = bmp.Height;
            int PixelWidth = bmp.Width;
            Byte[,] BinaryArray = new Byte[PixelHeight, PixelWidth];
            for (int i = 0; i < PixelHeight; i++)
            {
                for (int j = 0; j < PixelWidth; j++)
                {
                    BinaryArray[i, j] = Convert.ToByte((GrayArray[i, j] > threshold) ? 255 : 0);
                }
            }

            return BinaryArray;
        }

        /// <summary>
        /// 大津法计算阈值
        /// </summary>
        /// <param name="grayArray">灰度数组</param>
        /// <returns>二值化阈值</returns>
        public static int OtsuThreshold(Byte[,] grayArray)
        {   // 建立统计直方图
            int[] Histogram = new int[256];
            Array.Clear(Histogram, 0, 256);     // 初始化
            foreach (Byte b in grayArray)
            {
                Histogram[b]++;                 // 统计直方图
            }

            // 总的质量矩和图像点数
            int SumC = grayArray.Length;    // 总的图像点数
            Double SumU = 0;                  // 双精度避免方差运算中数据溢出
            for (int i = 1; i < 256; i++)
            {
                SumU += i * Histogram[i];     // 总的质量矩               
            }

            // 灰度区间
            int MinGrayLevel = Array.FindIndex(Histogram, NonZero);       // 最小灰度值
            int MaxGrayLevel = Array.FindLastIndex(Histogram, NonZero);   // 最大灰度值

            // 计算最大类间方差
            int Threshold = MinGrayLevel;
            Double MaxVariance = 0.0;       // 初始最大方差
            Double U0 = 0;                  // 初始目标质量矩
            int C0 = 0;                   // 初始目标点数
            for (int i = MinGrayLevel; i < MaxGrayLevel; i++)
            {
                if (Histogram[i] == 0) continue;

                // 目标的质量矩和点数               
                U0 += i * Histogram[i];
                C0 += Histogram[i];

                // 计算目标和背景的类间方差
                Double Diference = U0 * SumC - SumU * C0;
                Double Variance = Diference * Diference / C0 / (SumC - C0); // 方差
                if (Variance > MaxVariance)
                {
                    MaxVariance = Variance;
                    Threshold = i;
                }
            }

            // 返回类间方差最大阈值
            return Threshold;
        }

        /// <summary>
        /// 检测非零值
        /// </summary>
        /// <param name="value">要检测的数值</param>
        /// <returns>
        ///     true：非零
        ///     false：零
        /// </returns>
        private static Boolean NonZero(int value)
        {
            return (value != 0) ? true : false;
        }

        /// <summary>
        /// 将位图转换为灰度数组（256级灰度）
        /// </summary>
        /// <param name="bmp">原始位图</param>
        /// <returns>灰度数组</returns>
        public static Byte[,] ToGrayArray(Bitmap bmp)
        {
            int PixelHeight = bmp.Height; // 图像高度
            int PixelWidth = bmp.Width;   // 图像宽度
            int Stride = ((PixelWidth * 3 + 3) >> 2) << 2;    // 跨距宽度
            Byte[] Pixels = new Byte[PixelHeight * Stride];

            // 锁定位图到系统内存
            BitmapData bmpData = bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, PixelWidth, PixelHeight), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);
            Marshal.Copy(bmpData.Scan0, Pixels, 0, Pixels.Length);  // 从非托管内存拷贝数据到托管内存
            bmp.UnlockBits(bmpData);    // 从系统内存解锁位图

            // 将像素数据转换为灰度数组
            Byte[,] GrayArray = new Byte[PixelHeight, PixelWidth];
            for (int i = 0; i < PixelHeight; i++)
            {
                int Index = i * Stride;
                for (int j = 0; j < PixelWidth; j++)
                {
                    GrayArray[i, j] = Convert.ToByte((Pixels[Index + 2] * 19595 + Pixels[Index + 1] * 38469 + Pixels[Index] * 7471 + 32768) >> 16);
                    Index += 3;
                }
            }

            return GrayArray;
        }

        /// <summary>
        /// 将二值化数组转换为二值化图像
        /// </summary>
        /// <param name="binaryArray">二值化数组</param>
        /// <returns>二值化图像</returns>
        public static Bitmap BinaryArrayToBinaryBitmap(Byte[,] binaryArray)
        {   // 将二值化数组转换为二值化数据
            int PixelHeight = binaryArray.GetLength(0);
            int PixelWidth = binaryArray.GetLength(1);
            int Stride = ((PixelWidth + 31) >> 5) << 2;
            //int Stride = PixelWidth/8+(4- (PixelWidth / 8)%4);
            Byte[] Pixels = new Byte[PixelHeight * Stride];
            for (int i = 0; i < PixelHeight; i++)
            {
                int Base = i * Stride;
                for (int j = 0; j < PixelWidth; j++)
                {
                    if (binaryArray[i, j] != 0)
                    {
                        Pixels[Base + (j >> 3)] |= Convert.ToByte(0x80 >> (j & 0x7));
                    }
                }
            }

            // 创建黑白图像
            Bitmap BinaryBmp = new Bitmap(PixelWidth, PixelHeight, PixelFormat.Format1bppIndexed);

            // 设置调色表
            ColorPalette cp = BinaryBmp.Palette;
            cp.Entries[0] = Color.Black;    // 黑色
            cp.Entries[1] = Color.White;    // 白色
            BinaryBmp.Palette = cp;

            // 设置位图图像特性
            BitmapData BinaryBmpData = BinaryBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, PixelWidth, PixelHeight), ImageLockMode.WriteOnly, PixelFormat.Format1bppIndexed);
            Marshal.Copy(Pixels, 0, BinaryBmpData.Scan0, Pixels.Length);
            BinaryBmp.UnlockBits(BinaryBmpData);

            return BinaryBmp;
        }

        #endregion

　　　　 其中将二值化数组转换为二值化图像的算法很有意思

　　　　　　求跨距宽度这一步怎么也想不通为什么
            int Stride = ((PixelWidth + 31) >> 5) << 2;
          下面这个是一般的写法，很容易懂  参考https://www.cnblogs.com/dearzhoubi/p/8655326.html
            //int Stride = PixelWidth/8+(4- (PixelWidth / 8)%4);
         

          Pixels[Base + (j >> 3)] |= Convert.ToByte(0x80 >> (j & 0x7));
                        ****j&0x7实际上就是对j进行对8取余
                        ****0x7二进制就是0000 0111
                        ****比如j=18，二进制j=0001 0010，j&0x7=0000 0010,j=18对8取余就是2，也就是说二值数组中j=18这个位置的数据在二值图像中的存储位置是2个字节后第三个字节的第2个位置
                        ****也就是要把0x80向右移动2位，0x80二进制是1000 0000，右移2位是0010 0000，
                        ****然后和当前正在填充的字节进行按位或|，就可以把这一位数据填充进去
                        ****实在是不熟悉这种二进制的这种移位操作，很神奇。