GDI+ 在Delphi程序的应用 -- 线性调整图像亮度

我曾写过2篇关于GDI+图像亮度调整的文章：《GDI+ 在Delphi程序的应用 -- 调整图像亮度》和《GDI+ 在Delphi程序的应用 -- ColorMatrix与图像亮度》，前者采用GDI+的Bitmap扫描线逐点增加或减少图像像素RGB的值，后者则通过设置GDI+的ColorMatrix进行调整，但是这两种方法都属于非线性的亮度调整，优点是代码简单、速度快，缺点是在调整亮度的同时，也损失了图像的色彩的纯度。

利用HSL颜色空间，通过只对其L（亮度）部分调整，可达到图像亮度的线性调整。但是，RGB和HSL颜色空间的转换很繁琐，一般还需要浮点数的运算，不仅增加了代码的复杂度，更重要的是要逐点将RGB转换为HSL，然后确定新的L值，再将HSL转换为RGB，运行速度可想而知是很慢的。要想提高图像亮度线性调整的速度，应该从三方面考虑，一是变浮点运算为整数运算，二是只提取HSL的L部分进行调整，三是采用汇编代码，在Delphi中，当然是BASM。下面是按照这三方面考虑写的图像亮度线性调整代码：

说明：为了统一《GDI+ 在Delphi程序的应用》系列文章所用数据类型和图像处理格式，本文代码已作了修订，代码中所用Gdiplus单元下载地址及BUG更正见文章《GDI+ for VCL基础 -- GDI+ 与 VCL》。(2008.8.18记)

数据类型：

1. type
2. //与GDI+TBitmapData结构兼容的图像数据结构
3. TImageData=packedrecord
4. Width:LongWord;//图像宽度
5. Height:LongWord;//图像高度
6. Stride:LongWord;//图像扫描线字节长度
7. PixelFormat:LongWord;//未使用
8. Scan0:Pointer;//图像数据地址
9. Reserved:LongWord;//保留
10. end;
11. PImageData=^TImageData;
13. //获取TBitmap图像的TImageData数据结构，便于处理TBitmap图像
14. functionGetImageData(Bmp:TBitmap):TImageData;
15. begin
16. Bmp.PixelFormat:=pf32bit;
17. Result.Width:=Bmp.Width;
18. Result.Height:=Bmp.Height;
19. Result.Scan0:=Bmp.ScanLine[Bmp.Height-1];
20. Result.Stride:=Result.Widthshl2;
21. //Result.Stride:=(((32*Bmp.Width)+31)and$ffffffe0)shr3;
22. end;

过程代码：

1. procedureGetHSL_L;
2. asm
3. movzxeax,[esi]
4. movzxebx,[esi+1]
5. movzxecx,[esi+2]
6. cmpebx,ecx//L=(Max(R,Max(G,B))+Min(R,Min(G,B)))>>1;
7. jge@@1
8. xchgebx,ecx
9. @@1:
10. cmpebx,eax
11. jge@@2
12. xchgebx,eax
13. @@2:
14. cmpecx,eax
15. jle@@3
16. xchgecx,eax
17. @@3:
18. addebx,ecx
19. shrebx,1//ebx=L
20. end;
22. procedureSetHSL_L;
23. asm
24. subedi,128//edi=newL
25. xorebp,ebp//if(L<=128){
26. cmpebx,128//ebp=0;ebx=L
27. jle@@0//}
28. movebp,256//else
29. subebp,ebx//{
30. xchgebp,ebx//ebx=256-L
31. subebp,128//ebp=(L-128)*256
32. shlebp,8//}
33. @@0:
34. movecx,3//for(ecx=3;ecx>0;ecx--)
35. @RGBLoop://{
36. movzxeax,[esi]//if(ebx==0)
37. testebx,ebx//rgbToHS=*esi
38. jz@@1
39. shleax,7//else
40. subeax,ebp//rgbToHS=(*esi*128-ebp)/ebx
41. cdq
42. divebx
43. @@1:
44. testedi,edi
45. js@@2
46. movedx,256//if(edi>=0)
47. subedx,eax//rgb=rgbToHS+(256-rgbToHS)*edi/128
48. imuledx,edi
49. addedx,127//由于2次舍弃对高亮度部分造成误差，+127作补偿
50. shredx,7
51. jmp@@3
52. @@2:
53. movedx,eax//else
54. imuleax,edi//rgb=rgbToHS+rgbToHS*edi/128
55. negeax
56. shreax,7
57. negeax
58. @@3:
59. addeax,edx//rgb=Max(0,Min(255,rgb))
60. jns@@4
61. xoreax,eax
62. jmp@@5
63. @@4:
64. cmpeax,255
65. jle@@5
66. moveax,255
67. @@5:
68. mov[esi],al//*esi++=rgb
69. incesi
70. loop@RGBLoop//}
71. incesi//esi++
72. end;
74. //利用HSL线性调整图像亮度，Value亮度值
75. procedureHSLBrightness(Data:TImageData;Value:Integer);
76. asm
77. pushebp
78. pushesi
79. pushedi
80. pushebx
82. movesi,[eax+16]
83. movecx,[eax+4]
84. imulecx,[eax]
85. movebp,edx
86. @PixelLoop:
87. pushecx
88. callGetHSL_L
89. movedi,ebx
90. addedi,ebp
91. pushebp
92. callSetHSL_L
93. popebp
94. popecx
95. loop@PixelLoop
97. popebx
98. popedi
99. popesi
100. popebp
101. end;
103. //利用HSL线性调整GDI+图像亮度，Value亮度值
104. procedureGdipHSLBrightness(Bmp:TGpBitmap;Value:Integer);
105. var
106. Data:TBitmapData;
107. begin
108. ifValue=0thenExit;
109. Data:=Bmp.LockBits(GpRect(0,0,Bmp.Width,Bmp.Height),[imRead,imWrite],pf32bppARGB);
110. try
111. HSLBrightness(TImageData(Data),Value);
112. finally
113. Bmp.UnlockBits(Data);
114. end;
115. end;
117. //利用HSL线性调整TBitmap图像亮度，Value亮度值
118. procedureBitmapHSLBrightness(Bmp:TBitmap;Value:Integer);
119. begin
120. ifValue<>0then
121. HSLBrightness(GetImageData(Bmp),Value);
122. end;

其中的GetHSL_L和SetHSL_L过程是2个内部过程（不能直接调用的），为了方便调试和测试用的，可以将它们的代码直接移入到HSLBrightness过程中，分别替换call GetHSL_L和call SetHSL_L，速度还可得到小小的提升。

GetHSL_L是用来提取像素HSL颜色的L部分，比较简单，用Pascal语法就一句话：

L := (Max(R, Max(G, B)) + Min(R, Min(G, B))) div 2;

L没有采用通常的百分比表示，而是取值0 - 255，这样就不必要采用浮点数运算了。

SetHSL_L相对要复杂多了，也是代码的核心部分，主要完成2个功能，一是用以前的L值（GetHSL_L中得到的）分别RGB求出其HSL的HS部分，其公式用Pascal表示为：

if L > 128 then
begin
rHS := (R * 128 - (L - 128) * 256) div (256 - L);
gHS := (G * 128 - (L - 128) * 256) div (256 - L);
bHS := (B * 128 - (L - 128) * 256) div (256 - L);
end else
begin
rHS := R * 128 div L;
gHS := G * 128 div L;
bHS := B * 128 div L;
end;

二是用新的L值（老的L值加需要调整的亮度值(0 - 255)）和上面求出的HS值计算出新的RGB值，计算方法为：
newL := L + Value - 128;
if newL > 0 then
begin
newR := rHS + (256 - rHS) * newL div 128;
newG := gHS + (256 - gHS) * newL div 128;
newB := bHS + (256 - bHS) * newL div 128;
else begin
newR := rHS + rHS * newL div 128;
newG := gHS + gHS * newL div 128;
newB := bHS + bHS * newL div 128;
end;

如此，一个像素点的线性亮度调整就基本完成了，这也是比非线性亮度调整多出来的代码，运行速度肯定比非线性亮度调整慢，但完全可以满足要求：在我的机器上测试（P464 2.8G, DDR2 667 1GB），一幅1000W像素的数码照片用非线性调整为750毫秒，而线性调整过程为1300毫秒，其中，TGpBitmap的Lock过程就占了600多毫秒，实际非线性调整约150毫秒，线性亮度调整大约为750毫秒左右，是非线性调整耗时的5倍！当然，对于小的照片这些完全可以忽略。至于HSLBrightness过程在这里只是个循环处理框架罢了。

至于上述代码计算是否正确，我做过随机单个像素提取和还原的测试，也就是随机给出R、G、B，提取其L值，然后不改变L值，提取HS值后还原为新的R、G、B值，其准确度差不多为99%以上，我也用《Delphi数字图像处理及高级应用》一书中的HSL与RGB转换代码测试过，本过程比书上的过程还原准确度高多了！其原因是我只提取了HSL的L，虽然也求了HS部分，但并没有将其拆开，这就减少了运算精度损失；另外，该书的L值以100为单位，而本过程用255为单位，虽然是整数运算，但只要在合适的地方给与适度补偿，其运算精度比书上的浮点数运算还高。我把测试GetHSL_L和SetHSL_L的代码附在下面，有兴趣的朋友可以测试一下：

procedureLTest(R,G,B:Integer;varL,RI,GI,BI:Integer);
var
v:array[0..3]ofInteger;
asm
pushesi
pushedi
pushebx

leaesi,v
moveax,R
mov[esi],al
moveax,G
mov[esi+1],al
moveax,B
mov[esi+2],al
callGetHSL_L
moveax,L
mov[eax],ebx
movedi,ebx
pushebp
callSetHSL_L
popebp
subesi,4
movzxeax,[esi]
movebx,RI
mov[ebx],eax

movzxeax,[esi+1]
movebx,GI
mov[ebx],eax

movzxeax,[esi+2]
movebx,BI
mov[ebx],eax

popebx
popedi
popesi
end;

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
const
s = #13 + #10;
var
R, G, B, RT, GT, BT, L: Integer;
begin
Randomize;
R := Random(255);
G := Random(255);
B := Random(255);
LTest(R, G, B, L, RT, GT, BT);
ShowMessage(Format(' R: %d, G: %d, B: %d%sRI: %d, GI: %d, BI: %d, L:%d',
[R, G, B, s, RT, GT, BT, L]));
end;

好了，下面可以给出图像亮度线性调整过程的测试代码了：

procedureTForm1.Button2Click(Sender:TObject);
var
bmp1,bmp2:TGpBitmap;
g:TGpGraphics;
r:TGpRect;
value:Integer;
begin
value:=20;
bmp1:=TGpBitmap.Create('d:/001-1.jpg');
r:=GpRect(0,0,bmp1.Width,bmp1.Height);
bmp2:=bmp1.Clone(r,pf24bppRGB);
g:=TGpGraphics.Create(Handle,False);
try
GdipBrightness(bmp1value);
GdipHSLBrightness(bmp2, value);
g.TranslateTransform(195,0);
g.DrawImage(bmp1,r);
g.TranslateTransform(195,0);
g.DrawImage(bmp2,r);
finally
g.Free;
bmp2.Free;
bmp1.Free;
end;
end;

procedureTForm1.Button3Click(Sender:TObject);
var
bmp1,bmp2:TBitmap;
value:Integer;
begin
bmp1:=TBitmap.Create;
bmp2:=TBitmap.Create;
value:=100;
try
bmp1.LoadFromFile('d:/001-1.bmp');
bmp2.Assign(bmp1);
Canvas.Draw(0,0,bmp1);
BitmapBrightness(bmp1,value);
Canvas.Draw(195,0,bmp1);
BitmapHSLBrightness(bmp2,value);
Canvas.Draw(390,0,bmp2);
finally
bmp2.Free;
bmp1.Free;
end;
end;

测试代码有2个，一是使用GDI+的TGpBitmap，一是使用Delphi的TBitmap，测试结果是相同的。有人可能会问，GDI+的图像亮度调整过程能否调整TBitmap？自己测试一下不就明白了，其原理可以参见我的文章《GDI+ 在Delphi程序的应用 -- 图像卷积操作及高斯模糊》；其中，每个测试都使用了非线性调整和线性调整过程，其中的非线性调整过程可参见文章开头提到的2篇文章（好像做广告了，呵呵）。运行结果如下：

先给出测试图片原图：

再给出运行结果图和Photoshop处理的图片合成图（便于比较，免得贴太多的图）：

通过上面的比较图，不难发现Photoshop的亮度处理也是非线性的，因为其处理结果与我的非线性RGB亮度调整过程的处理结果完全一样！我记得好像有网友在CSDN论坛上非要寻求Photoshop的亮度调整原理，看来大可不必了，它使用的也是一种最简单的调整方法，只不过Photoshop作了-100 - +100的范围控制而已。

而线性亮度调整和非线性亮度调整结果比较，很显然，线性调整后的颜色深度和层次性要好多了，在亮度值20的时候，效果比非线性亮度调整好多了，至于亮度值100和-100的调整，表面看，似乎线性调整不如非线性调整好看：非线性调整比较平淡、均匀，所以看上去比较“顺眼”；而线性调整由于调整后的颜色的纯度没什么损失，随着图像亮度大幅度的线性增减，其色彩层次空间也相应变化很大，使部分像素超出0 - 255范围，所以显得“难看”。但是仔细观察一下，亮度值为100的图像，虽然面部因亮度太强而损失了明暗，头发上也因此出现噪声，但背景的颜色层次却凸现出来了（如左下角的蓝色背景），即使是难看的-100亮度调整后的图片，也显示出很深的色彩层次空间感，而非线性亮度调整后的图片，除了平淡，还是平淡。

老生常谈：1、本人用GDI+过程与网上有区别；2、如有错误请指正，建议也请来信：[e-mail]

后记：今天修改了SetHSL_L过程中当L（ebx）=0时，作除数的错误，这只有RGB全为0时会出现。另外发现HSL线性亮度调整的一个特性：当RGB全部=0或者全部=255，也就是像素为黑或白的时候，亮度值增量在-128 -- + 128（如果以100%表示的HSL空间，是-50% -- + 50%）范围内是不会做任何改变的。而一般的图片是不会采用这么大的亮度增量的，那将会使图片严重失真！当然，一幅图片中全黑和全白的像素也不会太多。除非是二值图。（可能有人会说这就是线性调整的主要特征，有啥奇怪的。不过我文化低，不大懂理论，发现这一点就记载这里，作为备忘）。

后记：在GDI+下，32位PNG图像经转换为24位图像格式处理还原后，原有的透明色在转换过程中损失，故将本文对24位图像处理代码改为了32位图像处理代码。另外，测试代码中的一般图像亮度调整过程代码在文章《GDI+ 在Delphi程序的应用 -- 调整图像亮度》中。(2007.12.12)