什么是ColorMatrix

ColorMatrix(色彩矩阵),是GDI+里用来调整图片色彩的矩阵。
什么是矩阵,说白了就是C#里的二维数组。
那么这个矩阵调整色彩的原理是什么,他是怎么来调整色彩的呢?这个要从线性代数里的矩阵相乘说起。
以下段落学过线性代数的读者可以跳过,这里我用自己的理解来描述下矩阵相乘的算法和结果。


在线性代数里,两个矩阵相乘,是这样计算的:
A矩阵乘以B矩阵,那么新生成一个矩阵C,C的第N行M列的元素等于A的N行和B的M列逐个元素相乘的和。新生成的矩阵行数等于A的行数,列数等于B的列数。
另外A和B需要满足,A的列数等于B的行数。这就是为了保证,A的每一行上每个元素都能B的每一列上每个元素都能相乘。

A[m,n] X B[n,p] = C[m,p]

直观的描述下,有矩阵A[2,3]

1 {
2     1,2,3
3     4,5,6
4 }

和矩阵B[3,2]

1 {
2     7 , 8
3     9 , 10
4     11, 12
5 }

那么相乘后生成新矩阵C[2,2]

1 {
2     1*7+2*9+3*11,1*8+2*10+3*12
3     4*7+5*9+6*11,4*8+5*10+6*12
4 }

好了,矩阵的概念描述到此。以下就说说GDI+里的色彩矩阵。


在计算机里,一副图片可以看成是点的集合。虽然图片有宽和高的概念,看起来是二维的,其实在处理时我们完全可以把宽、高看成是图片的属性,和点无关,把图片的所有点看成是一维数组。
而点本身是红绿蓝的集合,现在计算图形中再加入一个Alpha值(表示透明度),那么就是4个属性的集合,这样一副图片就成了二维的数组了,也就是标准的矩阵了。
那么一副4个点的图片描述成矩阵就是P[4,4]

1 {
2     R1,G1,B1,A1
3     R2,G2,B2,A2
4     R3,G3,B3,A3
5     R4,G4,B4,A4
6 }

当我们把这个矩阵和另一个4X4的矩阵M

1 {
2     rr,gr,br,ar
3     rg,gg,bg,ag
4     rb,gb,bb,ab
5     ra,ga,ba,aa
6 }

相乘时,就会生成一个新的矩阵,新矩阵和原矩阵元素数量相同(不信可以用[5,4]、[6,4]矩阵和它相乘看看),并且新矩阵的每个元素,都发生了有趣的变化。我们来看看结果,新矩阵NP:

1 {
2     R1*rr+G1*rg+B1*rb+A1*ra,R1*gr+G1*gg+B1*gb+A1*ga,R1*br+G1*rg+B1*bb+A1*ba,R1*ar+G1*ag+B1*ab+A1*aa
3     ......
4     ......
5     ......
6 }

可以看到,新矩阵第一行(也就是新的图片的第一个点)的R,G,B,A都等于原图片的第一个点的所有RGBA新的混合值了。也就说,通过矩阵相乘,可以在图片原来的基础上改变新图片RGBA各个分量的值。
同时也能看出来我为什么把M矩阵的各个元素这么命名:rr表示新生成的R分量中原R分量的比例,gr表示新生成G分量中原R分量的比例,br表示新生成的B分量中原R分量的比例。依此类推。


另外再说一点,那就是GDI+中ColorMatrix是个5X5的矩阵,而不是4X4的矩阵,为什么会多出1行和1列呢。
我们来看NP,他的第一个元素是R1*rr+G1*rg+B1*rb+A1*ra,看出什么了吗?那就是只能做3个元素的加法,而不能做负值运算,即如果我想做R1的反色运算(用255减去原来的值)就做不到了,所以GDI+在原来的基础上扩展了一维,虚拟的一维W,这样一个点就变成了R,G,B,A,W。这个多出来的W在平时是不存在的,只有在色彩矩阵运算时才起辅助作用,默认就是255。
我们看加了一维W后NP第一个元素的结果

R1*rr+G1*rg+B1*rb+A1*ra+W1*rw

这样,将rw设为1,rr设为-1,其他为0,那么结果就是255-R1,怎么样,反色运算能完成了。

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