GDI+ ColorMatrix的完全揭秘与代码实现（上）

核心提示： 关于ColorMatrix功能的实现原理就这些，最后说说前面所提到的负值运算问题：ColorMatrix的负值运算无论是从原理上还是纯技术实现上都很有些麻烦：a)、在前面缩放举例中，GDI+ ColorMatrix的完全揭秘与代码实现（上）(5)，也就是只有主对角线有值的情况下，b的负值运

关于ColorMatrix功能的实现原理就这些，最后说说前面所提到的负值运算问题：ColorMatrix的负值运算无论是从原理上还是纯技术实现上都很有些麻烦：

a)、在前面缩放举例中，也就是只有主对角线有值的情况下，b的负值运算为 b = B * m33 = 64 * -1 = 192，这是正确的，但是，如果加上一个剪切量或者平移量，这个值就发生了一些变化。比如在缩放基础上加上0.1的平移量，这似乎是很简单的问题，直接用0.1 * 255加上去不就得了！可是，这个看是简单的问题，却有2个方案：是在缩放后的192基础上加平移量0.1 * 255等于218？还是应该做连续运算： b = B * m33 = 64 * -1 + 255 * 0.1= -38（饱和处理后为0）呢？如果是前者，运算法则上似乎说不过去；如果是后者，感官上难以接受，本来b=192使颜色值“蓝蓝”的，本想让它再“蓝”一点，而加个平移（亮度）量，可即使这个平移量相当小，例如只平移0.001，却让b值变成了0，不仅没有变的更“蓝”，反而使颜色失去了蓝色分量！可ColorMatrix偏偏用了使你感官难以接受的方案。其实也难怪设计者，只要顺其自然去实现代码，最后自然就成了这个结果。能够造成这个结果的，不仅仅是平移量，只要矩阵中主对角线以外的任何一个值不为0，包括不起作用的第5列，都会使主对角线中，具有负值所对应的RGBA分量发生这种变化。具体请看本文中篇的代码实现。

b)、前面也提到了有朋友用-1矩阵对图像求反不合要求的问题。通过上面的缩放公式计算一下，不难发现，用-1矩阵所得到的图像取反图只是近似的！为什么这么说呢？所谓取反，就是可逆，如果用255减去R（GB）取反后，再用255去减就可还原；用255异和R（GB），不用说也是可逆的，而-1 * R（GB）确实不可逆的，如1 * -1饱和取整后为255，2 * -1为254 ......，只有0 * -1饱和取整还是0。按照这个算法的结果，再用-1去乘，得到的却是255 * -1 = 1、254 * -1 = 2等等，根本不能还原！虽然不可逆，但从人的感官上，这点误差还是能接受的，但就是那个“0”，却成了感官上也不能接受的理由：本来“0”的正确取反值应该为255，但这里无论是取反，还是还原，“0”依然是“0”，所以破坏了取反图的协调，例如原来纯红色的像素、取反后应该为青色，可是这里却变成了黑色，你能接受吗？所以只要图像像素RGB任何一个分量为0，那么这幅图的取反效果就会出问题！有人可能说，我们都是这么做的，除了极少数图片，大部分取反图看上去还是正常的，难道这些正常图里面就没有RGB分量为0的像素？其实，一幅图中间歇的分布几个RGB分量为0的像素，取反后，看上去是不那么明显的，所以我们认为这是成功的，只有那些“0”分量集中的部分，才严重破坏了图的协调。

关于ColorMatrix原理上的揭秘就到此，由于我的文化理论水平有限，只能从技术角度来揭秘ColorMatrix的实现原理，说得不好，请原谅！

通过上面对ColorMatrix详尽的技术解剖，我们推出了它的运算公式，有了这些，用程序代码实现ColorMatrix功能，应该很容易了，本文中篇将介绍ColorMatrix功能的具体实现，相信各位高手应该比我更在行。

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