一、基礎(chǔ)

　　對(duì)于彩色轉(zhuǎn)灰度，有一個(gè)很著名的心理學(xué)公式：

Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114

二、整數(shù)算法

　　而實(shí)際應(yīng)用時(shí)，希望避免低速的浮點(diǎn)運(yùn)算，所以需要整數(shù)算法。

　　注意到系數(shù)都是3位精度的沒有，我們可以將它們縮放1000倍來實(shí)現(xiàn)整數(shù)運(yùn)算算法：

Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000

　　RGB一般是8位精度，現(xiàn)在縮放1000倍，所以上面的運(yùn)算是32位整型的運(yùn)算。注意后面那個(gè)除法是整數(shù)除法，所以需要加上500來實(shí)現(xiàn)四舍五入。

　　就是由于該算法需要32位運(yùn)算，所以該公式的另一個(gè)變種很流行：

Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100

　　但是，雖說上一個(gè)公式是32位整數(shù)運(yùn)算，但是根據(jù)80x86體系的整數(shù)乘除指令的特點(diǎn)，是可以用16位整數(shù)乘除指令來運(yùn)算的。而且現(xiàn)在32位早普及了（AMD64都出來了），所以推薦使用上一個(gè)公式。

三、整數(shù)移位算法

　　上面的整數(shù)算法已經(jīng)很快了，但是有一點(diǎn)仍制約速度，就是最后的那個(gè)除法。移位比除法快多了，所以可以將系數(shù)縮放成 2的整數(shù)冪。

　　習(xí)慣上使用16位精度，2的16次冪是65536，所以這樣計(jì)算系數(shù)：

0.299 * 65536 = 19595.264 ≈ 19595

0.587 * 65536 + (0.264) = 38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 38469

0.114 * 65536 + (0.896) = 7471.104 + 0.896 = 7472

　　可能很多人看見了，我所使用的舍入方式不是四舍五入。四舍五入會(huì)有較大的誤差，應(yīng)該將以前的計(jì)算結(jié)果的誤差一起計(jì)算進(jìn)去，舍入方式是去尾法：

　　寫成表達(dá)式是：

Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16

　　2至20位精度的系數(shù)：

Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2

Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3

Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4

Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5

Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6

Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7

Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8

Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9

Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10

Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11

Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12

Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13

Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14

Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15

Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16

Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17

Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18

Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19

Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20

　　仔細(xì)觀察上面的表格，這些精度實(shí)際上是一樣的：3與4、7與8、10與11、13與14、19與20

　　所以16位運(yùn)算下最好的計(jì)算公式是使用7位精度，比先前那個(gè)系數(shù)縮放100倍的精度高，而且速度快：

Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7

　　其實(shí)最有意思的還是那個(gè)2位精度的，完全可以移位優(yōu)化：

Gray = (R + (WORD)G<<1 + B) >> 2

　　由于誤差很大，所以做圖像處理絕不用該公式（最常用的是16位精度）。但對(duì)于游戲編程，場(chǎng)景經(jīng)常變化，用戶一般不可能觀察到顏色的細(xì)微差別，所以最常用的是2位精度。 

c#代碼

        /// <summary>

        /// 彩色圖片轉(zhuǎn)換成灰度圖片代碼

        /// </summary>

        /// <param name="img">源圖片</param>

        /// <returns></returns>

        public Bitmap BitmapConvetGray(Bitmap img)

        {

            int h = img.Height;

            int w = img.Width;

            int gray = 0;    //灰度值

            Bitmap bmpOut = new Bitmap(w, h, PixelFormat. Format24bppRgb);    //每像素3字節(jié)

            BitmapData dataIn = img.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);

            BitmapData dataOut = bmpOut.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);

            unsafe

            {

                byte* pIn = (byte*)(dataIn.Scan0.ToPointer());      //指向源文件首地址

                byte* pOut = (byte*)(dataOut.Scan0.ToPointer());  //指向目標(biāo)文件首地址

                for (int y = 0; y < dataIn.Height; y++)  //列掃描

                {

                    for (int x = 0; x < dataIn.Width; x++)   //行掃描

                    {

                        gray = (pIn[0] * 19595 + pIn[1] * 38469 + pIn[2] * 7472) >> 16;  //灰度計(jì)算公式

                        pOut[0] = (byte)gray;     //R分量

                        pOut[1] = (byte)gray;     //G分量

                        pOut[2] = (byte)gray;     //B分量

                        pIn += 3; pOut += 3;      //指針后移3個(gè)分量位置

                    }

                    pIn += dataIn.Stride - dataIn.Width * 3;

                    pOut += dataOut.Stride - dataOut.Width * 3;

                }

            }

            bmpOut.UnlockBits(dataOut);

            img.UnlockBits(dataIn);

            return bmpOut;

        }

注：

理解Stride：假設(shè)有一張圖片寬度為6，因?yàn)槭荈ormat24bppRgb格式（每像素3字節(jié)。否則Bitmap默認(rèn)24位RGB）的，顯然，每一行需要6*3=18個(gè)字節(jié)存儲(chǔ)。對(duì)于Bitmap就是如此。但對(duì)于C# BitmapData，雖然BitmapData.Width還是等于Bitmap.Width，但大概是出于顯示性能的考慮，每行的實(shí)際的字節(jié)數(shù)將變成大于等于它的那個(gè)離它最近的4的整倍數(shù)，此時(shí)的實(shí)際字節(jié)數(shù)就是Stride.就此例而言，18不是4的整倍數(shù)，而比18大的離18最近的4的倍數(shù)是20，所以這個(gè)BitmapData.Stride = 20.顯然，當(dāng)寬度本身就是4的倍數(shù)時(shí)，BitmapData.Stride = Bitmap.Width * 3.畫個(gè)圖可能更好理解。R、G、B 分別代表3個(gè)原色分量字節(jié)，BGR就表示一個(gè)像素。為了看起來方便在每個(gè)像素之間插了個(gè)空格，實(shí)際上是沒有的。X表示補(bǔ)足4的倍數(shù)而自動(dòng)插入的字節(jié)。為了符合人類的閱讀習(xí)慣分行了，其實(shí)在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中應(yīng)該看成連續(xù)的一大段。

該代碼在VS2008中編譯通過，當(dāng)使用unsafe關(guān)鍵字時(shí)，項(xiàng)目的屬性-->生成-->勾選"允許使用不安全代碼"

delphi7代碼 

procedure Convert2Gray(Cnv: TCanvas);
var X, Y, jj: Integer;
  Color: LongInt;
  R, G, B, Gr: Byte;
begin
  with Cnv do
    for X := Cliprect.Left to Cliprect.Right do
      for Y := Cliprect.Top to Cliprect.Bottom do
      begin
        Color := ColorToRGB(Pixels[X, Y]);
        B := (Color and $FF0000) shr 16;
        G := (Color and $FF00) shr 8;
        R := (Color and $FF);
        Gr := HiByte(R * 77 + G * 151 + B * 28);
        jj := gr;
        Gr := Trunc(B * 0.11 + G * 0.59 + R * 0.3);
        Pixels[X, Y] := RGB(Gr, Gr, Gr);
      end;

end;

function RGB(R, G, B: Byte): TColor;
begin
  Result := B shl 16 or G shl 8 or R;
end;

procedure TfrmDemo.Button1Click(Sender: TObject);
begin
  Screen.Cursor := crHourGlass;
  Convert2Gray(Image1.Picture.Bitmap.Canvas);
  Screen.Cursor := crDefault;
end;