Легковесная библиотека для работы с изображениями на .NET
Библиотека была разработана как часть дипломной работы. Она включает в себя ещё три части: Библиотека восстановления расфокуссированных изображений, Пример интеграции этой библиотеки и Модифицированный алгоритм восстановления изображений. Проект был собран в Microsoft Visual Studio 2015.
Библиотека по большей части представляет собой реализацию функций пакета прикладных программ MATLAB для работы с изображениями, который в дальнейшем используются в библиотеке востановления изображений.
Библиотека включает в себя несколько классов:
| Имя | Описание |
|---|---|
| ConvolutionFilter.cs | Содержит публичный класс ConvolutionFilter представляющий из себя ядро искажающего оператора. Включает в себя функцию свёртки (convolution), с возможностью увеличения и уменьшения размера отноительно исходного изображения. Также имеет публичный класс Channel для обозначения того, с какими каналами изображения должны проводиться манипуляции, и класс-расширение для базового класса Image, добавляющий в класс Image функцию свёрки. |
| Filters.cs | Содержит публичный класс Filters с предописанными частоиспользуемыми фильтрами, среди которых маска копирования, восемь масок размытия, пять масок резкости, пять масок обнаружения границ и пять масок тиснения. |
| Converter.cs | Содержит публичный статический класс Converter, содержащий множество методов преобразования изображений, линейных и двумерных массивов байт, комплексных чисел и чисел с плавающей запятой друг в друга. |
| Fourier.cs | Содержит публичный статический класс Fourier, содержаций методы линейного и двумерного прямого и обратного преобразования Фурье. Также имеет методы быстрого преобразования Фурье. |
| OpticalTransferFunction.cs | Содержит методы расширения класса ConvolutionFilter для преобразования фильтра в форму частотно-контрастной характеристики и обратно. |
| ImageExtentions.cs | Содержит класс ImageExtentions - реализующий методы-расширения класса Image, которые удобны для редактирования изображений. В том числе: масштабирование, несколького методов добавления гауссового шума, перевод изображения в черно-белое по алгоритму MATLAB, вычленение конкретного канала, зеркальное расширение изображения и пр. |
Запишем в image2 находится image1, отмасштабируемый до размера 100 (ширина) и 200 (высота)
image2 = image1.Scale(100, 200);Запишем в image2 image1, уменьшиный в 2 раза
image2 = image1.Scale(image1.Width / 2, image1.Height / 2);Попробуем задать отрицательные значения размеров
try
{
image2 = image1.Scale(-1, -3); //отрицательные размеры породят исключние
}
catch (ArgumentException ex)
{
MessageBox.Show(ex.Message, "Scale exeption");
}В случае неуверенности в значениях размеров, заключайте вызов функции в блок try-catch!
Добавим к image1 аддитивный шум в соотношении шум/полезный сигнал 1 к 9. Запишем результвт в image2
image2 = image1.Noize(1f / (1 + 9));Добавим к image1 аддитивный шум в соотношении шум/полезный сигнал 1 к 2. Запишем результвт в image2, а шум в три отдельные матрицы по одной на каждый цветовой канал.
byte[,] rNoize = null;
byte[,] gNoize = null;
byte[,] bNoize = null;
image2 = image1.Noize(1f / (1 + 2), ref rNoize, ref gNoize, ref bNoize);фунуция SingleNoize работает также, как Noize, только накладывет на все каналы один и тот же шум
Интуитивно продлим image1 на 10 пикселей со всех сторон. Запишем результвт в image2
image2 = image1.Expand(10);Переведём image1 в чёрнобелый и запишем его в image2
image2 = image1.ToBlackAndWhite();Запишем значение синего канала image1 во все каналы image2
image2 = image1.OnlyBlue();Аналогично работает с красным и зелёным каналами.
Загрузить данные в image2 из массива байт, где каждый пиксел задан четырмя значениями каналов. Размер результирующего изображения - 3 по ширине на 5 по высоте
byte[] array = new byte [3*5*4] //инициализируем массив
{
0,255,255,255, 255,0,255,255, 255,255,0,255,
0,255,255,255, 255,0,255,255, 255,255,0, 255,
0,255,255,255, 255,0,255,255, 255,255,0, 255,
0,255,255,255, 255,0,255,255, 255,255,0, 255,
0,255,255,255, 255,0,255,255, 255,255,0, 255,
};
image2 = Converter.ToImage(array, 3); //загружаем его. Загрузить данные в image2 из массива байт, где каждый значение задаёт яркость данного пиксела. Размер результирующего изображения - 3 по ширине на 8 по высоте
array = new byte[8 * 3] //инициализируем массив
{
0, 0, 0,
10, 20, 20,
40, 40, 40,
60, 60, 60,
80, 80, 80,
100, 100, 100,
120, 120, 120,
140, 140, 140,
};
image2 = Converter.ToImage(array, 3, true); //загружаем его.Загрузить данные в image2 из массива байт, полученного из image1
array = Converter.ToByteArray(image1);
image2 = Converter.ToImage(array, image1.Width);
//или одной строкой
image2 = Converter.ToImage(Converter.ToByteArray(image1), image1.Width);Преобразовать изображение image1 в маску яркости
array = Converter.ToByteArray(image1, true);Преобразовать яркость изображение image1 в матрицу комплексных чисел
Complex[,] complex = Converter.ToComplexMatrix(image1);Также класс Converter умеет преобразовывать комплексные и байтовые массивы и матрицы, (а также изображения) друг в друга.
Предустановленные фильтры находятся в классе Filters, их должно хватить для 95% случаев, однако можно и создавать свои, как экземпляры класса ConvolutionFilter. При свёртке изображение становится меньше, но можно предварительно увеличить изображение (по умолчанию). Чтобы задать нужный режим свёртки (с сохранинем размеров или без) используйте enum ConvolutionMode. Также свёртку можно сделать не со всеми каналами, а выборочно. Для этого используется класс Channel.
Сделаем свёртку image1 с фильтром MotionBlur. Запишем результвт в image2
image2 = image1.Convolution(Filters.MotionBlurFilter);Второй вариант:
image2 = Filters.MotionBlurFilter.Convolution(image1);Сделаем свёртку image1 с произвольным фильтром, свернём только красный и зелёный каналы. Не увеличиваем предваительно изображение. Запишем результвт в image2
ConvolutionFilter filter = new ConvolutionFilter("custom filter",
new double[3, 3] { { 0.1d, 0.1d, 0.1d }, { 0.2d, 0.4d, 0.2d }, { 0.1d, 0.1d, 0.1d } }, 1d / 1.2d, 0);
image2 = image1.Convolution(filter, ConvolutionFilter.ConvolutionMode.collapse, Channel.RED | Channel.GREEN);Несколько картинок для примера работы библиотеки.
Оргинал изображения:
Размытие по Гауссу 5x5:
image.Convolution(Filters.Gaussian5x5BlurFilter);
Смаз слева на право:
image.Convolution(Filters.MotionBlurLeftToRightFilter);
Фильтр резкости 3x3:
image.Convolution(Filters.Sharpen3x3FactorFilter);
Выделение горизонтальных границ 3x3:
image1.Convolution(Filters.HorizontalEdgeDetectionFilter);
High Pass фильтр 3x3:
image.Convolution(Filters.HighPass3x3Filter);
Получение спектра изображения:
image1.GetSpectrum();
Разработка закончена, но если у Вас есть интересные идеи или Вы заметили, что какие-то методы работают плохо - дайте мне знать!
- mail: kovnir.alik@gmail.com
- vk: http://vk.com/akovnir