摘要：数码照片在人们的生活中越来越普遍，随时随地拍照已经成为人们生活中非常重要的一部分。同时，对图片处理的需求也越来越大。如何更好地处理图片成为更多相关研究的焦点。总结了一些常见的图像处理算法和相关的图像处理软件，便于参考和应用。
0简介
随着电子产品的快速进步，数字图片在人们的生活中变得越来越普遍。可以随时随地拍照，对图像处理的需求越来越普遍。无论你用手机还是电脑，它已经成为人们生活的重要组成部分。
目前有很多图片处理软件，都受到不同用户的欢迎。对于普通用户来说，网络上的图像处理软件就足够了。对于特殊用户、想对图片精细度有更高要求的研究者，或者需要其他特殊处理的人，网络上的处理软件远远不够。这就需要相关开发者分别处理不同人员的需求。
1 .相关研究和图像处理软件
参考文献[1]介绍了制作缩略图、水印图片和显示随机图像的过程实现，但没有具体的实现过程和图片显示效果。参考文献[2]分析了最低有效特征位替代(LSB)算法的基本原理，并对加密过程进行了改进，增加了输入像素预测和边缘残差信息分析压缩，并通过VC和编译平台实现了该过程。参考文献[3]主要研究如何将数字图像转换为颜色值矩阵的算法。
图像处理软件是处理图像信息的各种应用软件的总称。专业的图像处理软件包括Adobe Photoshop系列。基于应用的处理管理、处理软件Picasa等。以及国内热门软件Color Shadow，非主流软件包括美图秀秀，动态图片处理软件包括Ulead GIF Animator、GIF电影齿轮等。
以上都是现有的功能固定的软件，每个点的效果都是由程序预先编程的。如何才能做到为所欲为，精确到每一个像素，通过函数处理图片的变化？
本文总结了以下图像处理算法的例子，并详细解释了同一图像的不同处理如何改变其RGB值。图片点的处理精确到每个点的RGB，要求图片处理精确。图片的不同显示效果可以根据自己的需要进行调整。
本文主要使用C#语言处理图片的不同效果，使用不同的方法和调用技术手段。
2本文的算法
以下是图片的初始定义：
图像宽度：int Pheight；获取图片宽度：intpwidth图像：矩形矩形；
初始化位图对象：位图mybmp；内存处理：BitmapData bmpdata；
(1)与负面影响相关的核心算法
该算法的主要原理是先得到每个点的像素值，然后用255取逆色值，再次赋给对应的点。
if(curb MP==null){ return；}
不安全{int offset=bmpdata。stride-pwid th * 3；
byte*bptr=(byte*)(bmpdata。scan 0)；
for(intx=0；xpwidth十)
{ for(int y=0；梅毒；y)
{ bptr[0]=(字节)(255-bptr[0])；bptr[1]=(字节)(255-bptr[1])；
bptr[2]=(字节)(255-bptr[2])；bptr=3；} bptr=偏移量；}//用255表示否定。
路边摊。解锁位(BMP data)；}
this . effect picbox . image=curb MP；
(2)与浮雕效果相关的核心算法
这种算法的原理是先得到每个像素的RGB值，然后减去相邻像素的RGB值，再加128得到新的RGB值，赋给原像素。主要算法如下：
IntPtr ptr=mydata。Scan0int pixels=Pwidth * Pheight * 3；
bytergbValues=新字节[像素]；法警。复制(ptr，rgbValues，0，像素)；
int r=0，g=0，b=0；
for(int I=0；IPI xels-6；i=3)
{ r=数学。ABS(rgbValues[I 5]-rgbValues[I 2]128)；
//相邻像素r的值
g=数学。ABS(rgbValues[I 4]-rgbValues[I 1]128)；
b=数学。ABS(rgbValues[I]3]-rgbValues[I]128)；
如果(r255)r=255；if(r0)r=0；if(g255)g=255；如果(G0)g=0；
if(b255)b=255；如果(B0)b=0；
rgbValues[i]=(字节)b；rgbValues[i 1]=(字节)g；rgbValues[I ^ 2]=(字节)r；}
法警。复制(rgbValues，0，ptr，像素);我的bmp .解锁位(我的数据)；
这个。效果picbox。图像=我的BMP
(3)黑白
效果相关核心算法将彩色数字图片处理成黑白效果通常有3种算法：
①最大值法：将每一个像素点的R、G、B中3个值等于其中的最大值。
②平均值法：将每一个像素点的R、G、B值等于原3个R、G、B值的平均值。
③加权平均值法：对每一个像素点的R、G、B值进行加权。
本文主要采用第3种加权平均值的算法主要的算法原理如下：首先获取每一点的RGB值，分别对每一个像素RGB赋不同的权值，赋给临时变量，然后获得的临时变量得到的值赋给原像素的RGB值，且RGB 3个值是相同的。
IntPtr ptr=mydata.Scan0；int bytes=pwidth*Pheight*3；bytergbValues=new byte[bytes]；
Marshal.Copy（ptr，rgbValues，0，bytes）；byte temp=0；
for（int i=0；i<bytes-3；i+=3）
{temp=（byte）（rgbValues[i+2]*.58+rgbValues[i+1]*.22+rgbValues[i]*0.1）；
rgbValues[i]=rgbValues[i+1]=rgbValues[i+2]=temp；}
//赋值
Marshal.Copy（rgbValues，0，ptr，bytes）；mybmp.UnlockBits（mydata）；
this.effectPicbox.Image=mybmp；}
catch（System.ArgumentException e）{MessageBox.Show（e.ToString）；}
（4）柔化效果相关核心算法
原理：利用高斯模板，将其每个像素点进行平滑处理，当前像素颜色值差距较大的像素和周围像素取平均值来进行平滑处理，整个图片变得很柔和。
int offset=bmpdata.Stride-pwidth*3；
unsafe{byte*ptr=（byte*）bmpdata.Scan0；//地址指针
intGauss={1，2，1，2，4，2，1，2，1}；//高斯模板
try{ptr+=bmpdata.Stride+3；
for（inti=1；i<pwidth-1；i++）
{for（intj=1；j<Pheight-1；j++）
{int r=0，g=0，b=0；int index=0；
for（int col=-1；col<=1；col++）
{for（int row=-1；row<=1；row++）
{byte*temp=ptr；temp=ptr+bmpdata.Stride*row+col*3；
r+=temp[2]*Gauss[index]；g+=temp[1]*Gauss[index]；b+=temp[0]*Gauss[index]；
index++；}}
r/=16；g/=16；b/=16；if（r>255）r=255；if（r<0）r=0；if（g>255）g=255；
if（g<0）g=0；if（b>255）b=255；//边缘值的处理
if（b<0）b=0；
（ptr-bmpdata.Stride-3）[2]=（byte）r；（ptr-bmpdata.Stride-3）[1]=（byte）g；
（ptr-bmpdata.Stride-3）[0]=（byte）b；ptr+=3；}ptr+=offset；}}
catch（System.Exception e）{MessageBox.Show（e.ToString）；}}
mybmp.UnlockBits（bmpdata）；this.effectPicbox.Image=mybmp；
（5）锐化效果相关核心算法
该算法的原理与上面的柔和主要核心代码差不多，但主要处理点不一样，此算法主要是利用拉普拉斯模版，突出颜色值比较大的像素点。核心代码不同处如下：
intLaplacian={-1，-1，-1，-1，9，-1，-1，-1，-1}；
//拉普拉斯模板
r+=temp[2]*Laplacian[index]；g+=temp[1]*Laplacian[index]；b+=temp[0]*Laplacian[index]；index++；}}
3 实验结果
图1~图6为实验效果图。
通过上面图片的效果可以看出，本文算法是真实有效的、可实施的。
4 结论
本文将常见的图片效果及相应的算法显示出来，通过相应的算法及实验结果可证明算法是可实施的。
现实中图片处理算法远不止这些，这里不再一一列举，本文列举一些常见图片处理算法的处理，供大家借鉴使用。其他图片处理算法主要原理也是在图片像素点上处理着手，可根据自己的想法，将图片处理成更多效果。
图片处理多种多样，视觉效果要求也千差万别，随着网络的发展将不断优化算法使其更加合理地应用。
参考文献
[1] 愤怒的路灯.ASP动态网页图片的处理[J].佳木斯大学学报（自然科学版），2005，23（2）：229-232.
[2] dqdsg，sxdbl.基于LSB图像水印加密技术改进及实现[J].煤炭技术，2010，29（2）：180-182.
[3] qsdbd，执着的樱桃，李景林.基于图像色值转换算法[J].微型机与应用，2014，33（14）：36-37.
[4] 执着的樱桃，qsdbd，李景林.防Web攻击的登录窗口程序设计[J].微型机与应用，2014，33（5）：5-7.