1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 1541 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616 1617 1618 1619 1620 1621 1622 1623 1624 1625 1626 1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 1658 1659 1660 1661 1662 1663 1664 1665 1666 1667 1668 1669 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1706 1707 1708 1709 1710 1711 1712 1713 1714 1715 1716 1717 1718 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1761 1762 1763 1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1778 1779 1780 1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1794 1795 1796 1797 1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1806 1807 1808 1809 1810 1811 1812 1813 1814 1815 1816 1817 1818 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848 1849 1850 1851 1852 1853 1854 1855 1856 1857 1858 1859 1860 1861 1862 1863 1864 1865 1866 1867 1868 1869 1870 1871 1872 1873 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 1886 1887 1888 1889 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958
|
/*-----------------------------------------------------------------------
This file is part of aaphoto.
aaphoto is free software; you can redistribute it and/or modify
it under the terms of the GNU General Public License as published by
the Free Software Foundation; either version 3 of the License, or
(at your option) any later version.
aaphoto is distributed in the hope that it will be useful,
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
GNU General Public License for more details.
You should have received a copy of the GNU General Public License
along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
------------------------------------------------------------------------*/
/* --------------------------------------------------- */
/* ----------- Auto Adjust RGB ----------------------- */
/* ----------- András Horváth (C) 2006-2016 ---------- */
/* ----------- Hungary, http://log69.com ------------- */
/* --------------------------------------------------- */
/*
aaRGB Changelog:
------------------
2013/09/30 - aaRGB v0.65 - fix some compile time warnings and uninitalized variables
2011/01/26 - aaRGB v0.64 - the contrast seemed strong with the default initial value of the former algorithm,
so now constant optimized to the new contrast algorithm introduced in 0.63
- add more detailed explanations to the contrast algorithm (in hungarian)
2010/12/18 - aaRGB v0.63 - include OpenMP defs in aargb.c too for standalone usage
- fix some warning messages during build
- make embedded test info image look more readable by changing the colors (--test switch)
- change saturation algorithm from linear to exponential
- improve contrast algorithm to include a self balance mechanism to avoid overexposure
on images with large blank areas that have relatively small details
- improve color balance algorithm to make it a bit more aggressive by raising the value
of the color difference factor of the white and black point to the 3rd power
- speed up process by skipping saturation part if no change is needed
- some memory allocation check
- some changes in documentation
2010/09/14 - aaRGB v0.62 - bugfix: an ugly misconception in my paralleled code caused weird behavior
when using more threads
- rewrite the code to suffice the ISO C90 ANSI standard C form (GCC -pedantic option)
2010/05/02 - aaRGB v0.61 - add OpenMP support for multi processing, all computing cycles paralleled
- solve warning issues with some uninitialized variables
- some code cleanup
2009/10/18 - aaRGB v0.60 - remove gamma handling of the lighter colors from the two-pole gamma computing
by setting the gamma_interval_high from 0.9 to 1, it proved to be inefficient
2009/04/05 - aaRGB v0.59 - some more code cleanup
2009/02/22 - aaRGB v0.58 - code cleanup
2007/08/11 - aaRGB v0.57 - improve black and white point analyzing
from now they are not scaled to perfect black and white, but to their darkest
and brightest color that have maximum saturation to fix overexposure problem
- improve saturation algorithm with full floating point computing and HSL conversion
to fix over saturated colors
- expand image information display with color balance circle for testing (--test switch)
- remove text information from test display (--test switch)
2007/06/21 - aaRGB v0.56 - expand functionality with "apply only on selection" to process only the selected area
2007/04/03 - aaRGB v0.55 - maximize saturation limit with a predefined constant to avoid overexposure in saturation
when reconverting the same image
2007/04/01 - aaRGB v0.54 - new two-pole gamma computing
- new saturation compensation
2007/03/29 - aaRGB v0.53 - improve contrast computing to avoid underexposure
2007/02/25 - aaRGB v0.52 - improve image information display for testing (--test switch)
2007/02/16 - aaRGB v0.51 - improve average RGB color computing for more accurate color balance calibration
2007/01/04 - aaRGB v0.49 - stable working version with gamma handling and more clever image analyzing
2006/08/29 - aaRGB project begun...
aaRGB end of Changelog.
*/
/* ---------------------------------------------------------------- */
/* -- Automatically adjusts contrast, color balance, gamma level -- */
/* -- and saturation of an RGB image ------------------------------ */
/* ---------------------------------------------------------------- */
/*
pictures might need some contrast adjustment when their colors don't spread
the entire spectrum, usually when their darkest colors aren't dark enough and
the lightest colors not bright enough, this causing a veiled effect on them.
sometime color balance adjustment is also necessary, when the brightest and darkest
colors of the image are not black and white enough, but they are shifted towards
some other color which may be the effect of the technology used,
or simply the environment changes the colors unrealistically.
the procedure assumes that there must be some detail on the picture that's
supposed to be black (dark enough) and also white (bright enough) in real.
the automatic contrast and color balance process is built upon this.
the overall (or average) brilliance of the image can be set by the gamma level.
this procedure makes sure that those pictures that seem too dark will be
corrected by this factor by changing the middle dark colors while not changing
the darkest and brightest colors.
as the last step, a saturation adjustment takes place to intensify the colors
themselves if needed.
*/
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
/* ------------------------- */
/* ----- SIGN FUNCTION ----- */
/* ------------------------- */
int sgn(double x)
{
if (x < 0) { return -1; }
if (x > 0) { return 1; }
/* if x is 0 then return 0 */
return 0;
}
/* -------------------------------- */
/* ----- RGB - HSL CONVERSION ----- */
/* -------------------------------- */
void RGB_TO_HSL(double R, double G, double B, double *H1, double *S1, double *L1)
{
double H, S, L;
double LN, LK, LNX, LKX;
if (R < 0) { R = 0; } if (R > 1) { R = 1; }
if (G < 0) { G = 0; } if (G > 1) { G = 1; }
if (B < 0) { B = 0; } if (B > 1) { B = 1; }
H = 0;
S = 0;
L = 0;
L = (R + G + B) / 3;
/* To calculate the 'S' saturation value, first i determine the
maximum amount of how much i can stretch the RGB color elements
to their limits while keeping the same 'L' lightness and 'H' hue values */
LN = R;
if (LN < G) { LN = G; }
if (LN < B) { LN = B; }
LK = R;
if (LK > G) { LK = G; }
if (LK > B) { LK = B; }
if (LN == LK) { S = 0; H = 0; }
else {
double R2, G2, B2;
if ((LN < 1) && (LK > 0)) {
/* L cannot be either 0 or 1 here */
LKX = (L - LK) / L;
LNX = (LN - L) / (1 - L);
S = LNX;
if (LKX >= LNX) { S = LKX; }
}
else { S = 1; }
/* To get the 'H' color value, i stretch the RGB elements to their maximum,
so it'll be a 6 case outcome. */
LN = LN - LK;
R2 = (R - LK) / LN;
G2 = (G - LK) / LN;
B2 = (B - LK) / LN;
if ((R2 == 1) && (G2 < 1) && (G2 >= 0) && (B2 == 0)) { H = ( 0 + G2 * 60) / 360; }
if ((G2 == 1) && (R2 <= 1) && (R2 > 0) && (B2 == 0)) { H = ( 60 + (1-R2) * 60) / 360; }
if ((G2 == 1) && (B2 < 1) && (B2 >= 0) && (R2 == 0)) { H = (120 + B2 * 60) / 360; }
if ((B2 == 1) && (G2 <= 1) && (G2 > 0) && (R2 == 0)) { H = (180 + (1-G2) * 60) / 360; }
if ((B2 == 1) && (R2 < 1) && (R2 >= 0) && (G2 == 0)) { H = (240 + R2 * 60) / 360; }
if ((R2 == 1) && (B2 <= 1) && (B2 > 0) && (G2 == 0)) { H = (300 + (1-B2) * 60) / 360; }
if (H == 1) { H = 0; }
}
*H1 = H; *S1 = S; *L1 = L;
}
void HSL_TO_RGB(double H, double S, double L, double *R1, double *G1, double *B1)
{
double R = 0;
double G = 0;
double B = 0;
if (H < 0) { H = 0; } if (H > 1) { H = 1; }
if (S < 0) { S = 0; } if (S > 1) { S = 1; }
if (L < 0) { L = 0; } if (L > 1) { L = 1; }
if (L == 0) { R = 0; G = 0; B = 0; }
else {
if (L == 1) { R = 1; G = 1; B = 1; }
else {
double L2, templ;
/* set the things here based on 'H' value */
int deg;
double mul;
if (H == 1) { H = 0; }
deg = (int)(H * 6);
mul = H * 6 - deg;
switch (deg) {
case 0:
R = 1; G = mul; B = 0; break;
case 1:
G = 1; R = 1-mul; B = 0; break;
case 2:
G = 1; B = mul; R = 0; break;
case 3:
B = 1; G = 1-mul; R = 0; break;
case 4:
B = 1; R = mul; G = 0; break;
case 5:
R = 1; B = 1-mul; G = 0; break;
}
/* scale the things here in the RGB field by the value of 'L' */
L2 = (R + G + B) / 3;
if (L > L2) {
templ = (1-L) / (1-L2);
R = 1 - (1-R) * templ;
G = 1 - (1-G) * templ;
B = 1 - (1-B) * templ;
}
else {
templ = L / L2;
R = R * templ;
G = G * templ;
B = B * templ;
}
/* scale the things here in the RGB field by the value of 'S' */
if (R > L) { R = L + (R-L) * S; } else { R = L - (L-R) * S; }
if (G > L) { G = L + (G-L) * S; } else { G = L - (L-G) * S; }
if (B > L) { B = L + (B-L) * S; } else { B = L - (L-B) * S; }
}
}
*R1 = R; *G1 = G; *B1 = B;
}
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
void AARGB_MAIN(
unsigned char *image_buffer,
int image_width,
int image_height,
int x1,
int y1,
int x2,
int y2,
int format_flag,
int apply_on_selection,
int test_flag)
{
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* ---------- Global variables for the procedure ------------------------------ */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
int max_threads2;
double cont_max;
double gamma_max;
double gamma_interval_low;
double gamma_interval_high;
double satur_max;
double gamma_weight_low_all;
double gamma_weight_high_all;
double gamma_weight_low;
double gamma_weight_high;
double gamma_low;
double gamma_high;
long hist1[256];
long hist2[256];
long hist3[256];
long *hist1n;
long *hist2n;
long *hist3n;
long hist_min;
long hist_max;
long hist_cut_columns;
long hist_cut_weight;
double hist_cut_limit;
double hist_avg;
/*
long hist_sum;
long hist_min_test;
long hist_max_test;
double hist_avg_test;
*/
long hist_satur[256];
long *hist_saturn;
double hist_satur_avg;
double hist_satur_low;
double hist_satur_ok;
double temp1, temp2, temp3;
long flag1;
long bw, bh;
long x, y;
long i1, i2, i3;
long col_r, col_g, col_b;
double col_r2, col_g2, col_b2;
unsigned long col_r3[256];
unsigned long col_g3[256];
unsigned long col_b3[256];
unsigned long *col_r3n;
unsigned long *col_g3n;
unsigned long *col_b3n;
double H, S, L;
double wp, bp;
double wp_end, bp_end;
double wp_r, wp_g, wp_b;
double bp_r, bp_g, bp_b;
double wp_r_end = 0, wp_g_end = 0, wp_b_end = 0;
double bp_r_end = 0, bp_g_end = 0, bp_b_end = 0;
long cc;
long addr, addr2;
long addr_offset;
int N;
long col;
long xm, ym;
long xma1, xma2;
long xmb1, xmb2;
long color_black = 0x00000000;
long color_green = 0x0000ff00;
long color_brown = 0x00707000;
long color_blue = 0x000080ff;
long color_white = 0x00ffffff;
long color_gray = 0x00606060;
long color_red = 0x00a00000;
long color_yellow = 0x00ffff00;
/* long color_green_dark = 0x00008000; */
/* is there openmp support? */
max_threads2 = 1;
#ifdef __OPENMP__
/* get the number of available processors to know maximum number of threads */
max_threads2 = omp_get_num_procs();
/* set it to minimum 1 */
if (max_threads2 < 1){ max_threads2 = 1; }
#endif
/* allocate memory for the arrays that help to parallel cycles */
/* the allocated memory here is way too small, so i don't print any error message on failure
cause i don't want to have stdio.h as a dependency for this procedure,
just simply exit */
hist_saturn = 0;
hist1n = 0;
hist2n = 0;
hist3n = 0;
col_r3n = 0;
col_g3n = 0;
col_b3n = 0;
if ((hist_saturn = calloc (256 * max_threads2, sizeof (*hist_saturn))) == 0){ goto exit; }
if ((hist1n = calloc (256 * max_threads2, sizeof (*hist1n))) == 0){ goto exit; }
if ((hist2n = calloc (256 * max_threads2, sizeof (*hist2n))) == 0){ goto exit; }
if ((hist3n = calloc (256 * max_threads2, sizeof (*hist3n))) == 0){ goto exit; }
if ((col_r3n = calloc (256 * max_threads2, sizeof (*col_r3n))) == 0){ goto exit; }
if ((col_g3n = calloc (256 * max_threads2, sizeof (*col_g3n))) == 0){ goto exit; }
if ((col_b3n = calloc (256 * max_threads2, sizeof (*col_b3n))) == 0){ goto exit; }
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Initialization and constants for the contrast and gamma (0...1) */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Kezdõ értékek és konstansok megadása a kontraszt és gamma mûveletekhez */
/* Kontraszt konstans megadása: megadja, hogy mekkora lehet az automata */
/* kontraszt állítás maximum értéke (0...1-ig terjedhet az értéke), */
/* alapértelmezett = 0.1 */
/* Gamma konstans megadása: megadja, hogy mekkora lehet az automatikus */
/* gamma állítás maximum értéke (1...10-ig ajánlott), */
/* alapértelmezett = 1.5 */
/* Gamma állításhoz a maximum elõfordulás értékének megadása (occur_max), */
/* amely megadja, hogy a gamma érték számításánál ha ennél kisebb az */
/* elõfordulása a nagy mértékben elõforduló színeknek, akkor kihagyjuk õket a */
/* számításból, vagyis a nagy mértékben elõforduló színeket azért nem vesszük */
/* be a számításba, mert inkább a részletek látszódjanak jól, */
/* vagyis a részletekhez legyen inkább kiszámolva a megfelelõ fényerõ */
/* ------------------------------ */
/* Konstans értékek beállítása */
/* ------------------------------ */
/* maximális kontraszt mértéke (0..1) */
cont_max = 0.066666;
/* maximális gamma korrekció mértéke (1..10) */
gamma_max = 1.5;
gamma_interval_low = 0.333;
gamma_interval_high = 1;
/* maximális színtelítettség limit (0..1) */
satur_max = 0.333;
bw = image_width;
bh = image_height;
/* Kijelölt területhez a koordináták határértékeinek vizsgálata */
/* és megfelelõ beállítása */
/* A kijelölés célja, hogy egy meghatározott képrészletet szeretnénk jól */
/* láthatóvá tenni (nem pedig az egészet arányaiban) */
/* a szélesség konvertálása abszolút koordinátává, jelenleg nem él */
/* x2 = x1 + x2 - 1; */
/* y2 = y1 + y2 - 1; */
if (x1 < 0) { x1 = 0; }
if (x2 < 0) { x2 = 0; }
if (y1 < 0) { y1 = 0; }
if (y2 < 0) { y2 = 0; }
if (x1 > bw-1) { x1 = bw-1; }
if (x2 > bw-1) { x2 = bw-1; }
if (y1 > bh-1) { y1 = bh-1; }
if (y2 > bh-1) { y2 = bh-1; }
/* A DIB formátum 4-byte-os igazításához az eltolás értékének kiszámítása */
/* Normál tömbnél erre nincs szükség, ekkor a format_flag értéke = 0 */
/* egyébként a DIB formátumú tömb függõlegesen fordított sorokat tartalmaz, */
/* és a sorvégek 4 byte-tal vannak igazítva */
addr_offset = 0;
/* Format = 0 --> NORMAL 3 byte RGB data in array */
/* Format = 1 --> DIB data format in array */
/* Format = 2 --> BMP data format in array */
if ((format_flag == 1) || (format_flag == 2)){
y1 = bh - 1 - y1;
y2 = bh - 1 - y2;
addr_offset = bw * 3 - 4 * (bw * 3 / 4);
if (addr_offset) addr_offset = 4 - addr_offset;
}
/* Kijelölés koordinátáinak felcserélése, ha nem jó sorrendben adták meg, */
/* vagyis a bal felsõ sarok az x1 és y1, a jobb alsó pedig az x2 és y2 */
if (x1 > x2) { i1 = x1; x1 = x2; x2 = i1; }
if (y1 > y2) { i1 = y1; y1 = y2; y2 = i1; }
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Create Histogram and average RGB colors for the Image */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Hisztogram generálása a kép színeibõl, ami a kép feényerõ eloszlását adja meg */
/* plusz a színegyensúly beállításához az egy fényerejû színek átlag RGB */
/* értékeinek letárolása, megelõlegezve egy késõbbi rutin munkáját */
/* A kép minden egyes pontjának átlag fényereje (szürkéje) bekerül egy */
/* 256 elemû tömbbe, ahol a fényerejük értéke az azonos indexû elem értékét */
/* 1-gyel növeli */
/* Így ez a hisztogram tömb pontos leírást ad a feketétõl a fehérig terjedõ */
/* színskálájáról a képnek */
/* array initialization with zeros */
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=0; i1<256; i1++){
hist1[i1] = 0;
hist2[i1] = 0;
hist3[i1] = 0;
hist_satur[i1] = 0;
col_r3[i1] = 0;
col_g3[i1] = 0;
col_b3[i1] = 0;
}
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for private(x, y, addr, addr2, col_r, col_g, col_b, cc, N) num_threads(max_threads2)
#endif
for (y=0; y<=bh-1; y++){
addr2 = y * bw * 3 + y * addr_offset;
for (x=0; x<=bw-1; x++){
if (x >= x1 &&
x <= x2 &&
y >= y1 &&
y <= y2) {
addr = addr2 + x * 3;
col_r = image_buffer[addr + 0];
col_g = image_buffer[addr + 1];
col_b = image_buffer[addr + 2];
cc = (col_r + col_g + col_b) / 3;
/* multi processing, thread id */
#ifdef __OPENMP__
N = omp_get_thread_num();
#else
N = 0;
#endif
/* szürke hisztogramm */
hist1n[cc + N*256]++;
/* Átlag RGB értékek letárolása a fekete és fehér pont */
/* átlag RGB-jének későbbi megállapításához */
col_r3n[cc + N*256] += col_r;
col_g3n[cc + N*256] += col_g;
col_b3n[cc + N*256] += col_b;
}
}
}
/* this is a replacement code for arrays for multi processing */
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for private(i1, i2) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=0; i1<256; i1++){
for (i2=0; i2<max_threads2; i2++){
hist1[i1] += hist1n[i1 + i2*256];
col_r3[i1] += col_r3n[i1 + i2*256];
col_g3[i1] += col_g3n[i1 + i2*256];
col_b3[i1] += col_b3n[i1 + i2*256];
}
}
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Start analyzing to find the White and Black points */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Az automata kontraszt beállításához a Fekete és Fehér pont megállapítása */
/* A hisztogram bal és jobb oldaláról elkezdem beolvasni a szürke értékek */
/* nagyságát és addig olvasom be, amíg az nem nagyobb egy elõre meghatározott */
/* értéknél, ekkor megkapom a fekete és fehér pont helyzetét */
/* Ez az elõre meghatározott érték a kontraszt konstans és a hisztogram */
/* összes tömbeleme átlagának a szorzata */
/* Az átlag szorzat egyensúlyt teremt a határérték elérésénél, mert egyébként */
/* ha ez az érték mondjuk a hisztogram maximum értéke lenne, akkor */
/* drasztikus kontraszt túlállítás jellemezné a funkciót */
/* Vagyis ez az érték azt adja meg, hogy a kép átlag fényerejének hány */
/* százaléka az az érték, amely a továbbiakban megadja, hogy az ekkora */
/* százalék alatt található feketék és fehérek lesznek kihúzva a határig (le lesznek vágva)*/
hist_min = bw * bh;
hist_max = 0;
hist_avg = 0;
/* Átlag fényerõ kiszámítása: ezt úgy kapom meg, hogy összeadom a histogramm
összes oszlopát és osztom 256-al (oszlopok száma), vagyis matematikai átlaga.
Ezt még leosztom egy konstanssal (10%-ára alapból) úgy, hogy nullánál kisebbel szorzok,
az így kapott értéket nevezem itt limit-nek.
(a maximum és minimum érték számítása csak tesztelési céllal él)
*/
for (i1=0; i1<256; i1++){
temp1 = hist1[i1];
if (hist_min > (long)temp1){ hist_min = (long)temp1; }
if (hist_max < (long)temp1){ hist_max = (long)temp1; }
hist_avg = hist_avg + temp1;
}
/* histogram teljes összege */
/* hist_sum = hist_avg; */
/* histogram matematikai átlag értéke */
hist_avg = hist_avg / 256;
/*
hist_min_test = hist_min;
hist_max_test = hist_max;
hist_avg_test = hist_avg;
*/
/* ez lesz itt a limit */
temp1 = hist_avg * cont_max;
hist_cut_limit = temp1;
/* fehér és feketepont keresése 0 (nulla) maximumig */
bp = 255;
flag1 = 0;
for (i1=0; i1<256; i1++){
if (flag1 == 0){
if (hist1[i1] > 0){
flag1 = 1;
bp = i1;
}
}
}
wp = 0;
flag1 = 0;
hist_cut_columns = 0;
for (i1=255; i1>=0; i1--){
if (flag1 == 0){
if (hist1[i1] > 0){
flag1 = 1;
wp = i1;
}
}
}
if (bp > wp){
i1 = (long)(wp);
wp = bp;
bp = i1;
}
if (bp == wp){
bp = bp - 1;
wp = wp + 1;
}
if (bp < 0){ bp = 0; }
if (bp >= 255){ bp = 254; }
if (wp > 255){ wp = 255; }
if (wp <= 0){ wp = 1; }
/* -----------------------------------------------------------------------------------
Az automatikus kontraszt állító algoritmus néha olyan bemenetet is kaphat,
ahol a részletek a képen túl kis mennyiségben vannak jelen, és nagy terjedelmű
egy színű részek a jellemzőek - ekkor az volt a jelenség, hogy az algoritmus
túl nagyot vág le a hisztogram széléből, és az ezen a képen fontosabb kis mennyiségű
részlet veszik el.
Ezért beillesztettem az algoritmusba egy önszabályozó mechanizmust, amelynél ha
felmerül a fenti eset, akkor jó esély van rá, hogy a részletek maradnak meg inkább
a kontraszt állítás után.
Ez úgy történik, hogy megnézem, mennyi oszlop esik a limit érték alá, és ennek függvényében
tovább csökkentem ezt a limit-et, mivel minél több rész esik az átlag alá (oszlopok száma a hisztogramban),
ez azt jelenti hogy annál több a képen az olyan érdekes részlet, amely levágásra kerülne,
ezért a sok és meghatározó nagy üres részek kevésbé kellene hogy számítsanak.
A limit értéket az alábbi módon húzom tovább lefelé: újra fogom kalkulálni az átlagot
és ezt a limit értéket is úgy, hogy a kalkuláció során az ez fölé eső oszlop értékek
kevésbé számítsanak, ha minél több az előzőkben a limit érték alatti részek oszlopainak száma,
és ha ezen oszlopok magasságának összegei is minél kisebbek,
mert így tudjuk meg, hogy egyre kisebb területen van az értékes részlet.
Ez így egy önfékező folyamatot eredményez a nagy üres területek átlaga okozta túl nagy limit értékhez,
és ezzel a túl nagy kontraszt levágáshoz, ahol is pont a részlet veszik el.
Ezek után újra kalkulálom ezt a limit értéket az előző módon,
és ezzel lesz tovább kalkulálva a histogram szélek levágása.
Hogy mennyire számítson a kis kép részlet, azt is analóg módon akarom eldönteni,
tehát úgy, hogy az eredeti limit érték módosulása ne szakaszos módon történjen,
viszont mivel úgy gondolom, hogy olyan görbére van szükségem, amely a 0-1 intervallumon
a feléig nagyon kicsit emelkedik, majd innét drasztikusabban,
ezért az 5. hatványt szorozva 3-mal találtam a megfelelőnek.
f(x) = x^5*3
Wolphram Aplha link a szemléltetéshez:
http://www.wolframalpha.com/input/?i=x^5+*+3+from+0+to+1
Ennek mentén, ha a kis és nagy részlet egyensúly felborul, akkor
a 0.5 től felfelé kezd a kontraszt számítás egyre kevésbé drasztikusba átmenni,
és ezzel érem el, hogy a kisebb értékek lehetőleg minél kevésbé,
míg a nagyobb értékek egyre jobban folyásolják be ezt.
-------------------------------------------------------------------------------------- */
/* azért csak a fekete és fehér pont közötti szakaszt vizsgálom
(ez a hisztogramm megmaradó szélessége a bal és jobb oldali levágás után)
mert a tervezett végleges eredményen akarom vizsgálni a részlet mennyiségének arányát
a teljes terjedelemhez képest (amennyi maradna belőle).
*/
hist_cut_columns = 0;
hist_cut_weight = 0;
for (i1=bp; i1<wp; i1++){
if (hist1[i1] < temp1){
hist_cut_columns++;
hist_cut_weight += hist1[i1];
}
}
/* temp1 mutatja az eredeti levágandó limit értéket,
hist_cut_columns mutatja a limit alatti oszlopok számát (ezt nevezem limit alatti részletnek),
hist_cut_weight mutatja ezen oszlopok értékének összegét (súlyát),
temp2-t pedig úgy állítom be, hogy minél nagyobb súly oszlik el kevesebb oszlop számon
(vagyis minél kevesebb oszlop van a limit alatt és ezeknek a súlya minél nagyobb),
úgy ennek is annál nagyobb lesz az értéke - vagyis ha temp2-nek nagyobb az értéke,
az azt jelenti hogy annál több értékes részlet van a limit alatt.
azért nevezem a limit alatti oszlopokat értékesebb részletnek, mert a teljes hisztogramm átlagot
elhúzzák felfelé a nagy egyszínű részek, amelyek kevés oszlopok nagy súllyal,
vagyis ezek nyilván nagyobb terjedelmű üres részek - tehát ezek maguk a "nem" részletek,
míg ezen átlag alattiakat veszem a részletnek.
mivel a limit alatti oszlopokat nézzük, ezért leosztva magával a limit értékkel, egy
0..1 intervallumos arány értéket kapok.
*/
if ((hist_cut_columns == 0) || (temp1 == 0)){ temp2 = 0; }
else { temp2 = (double)(hist_cut_weight) / hist_cut_columns / temp1; }
/* itt temp3 értékét úgy határozom meg, hogy az eredeti limit alatti oszlopok számát
osztom a histogram középső (levágás utáni) megmaradt szélességével (wp-bp)
(de csak a megmaradandó szakaszon, ezért az eredmény 0..1 közötti lesz),
vagyis minél nagyobb rész esik le bal és jobb oldalt, annál kisebb értékkel osztunk,
és ha a limit alatti oszlopok száma egyre több, akkor ezt minél kisebb értékkel osztva
annál nagyobb számot kapunk, ezért annál drasztikusabbnak vehetjük az eredetileg alkalmazandó kontrasztot,
és ezért ezt az értéket az 5. hatványra emelve és szorozva 3-mal - olyan értéket eredményez,
mely 50% fölött egyre nagyobb értéket ad vissza, és itt minél nagyobb az érték,
annál jobban csökkentem az eredeti tervezett kontraszt (levágás) mértékét.
*/
temp3 = (double)(hist_cut_columns) / (wp-bp);
/* itt a lineáris értéket hatványra emeléssel görbítem, hogy a kisebb értékek kevésbé,
míg a nagyobb értékek egyre jobban befolyásolják az eredményt */
temp3 = temp3 * temp3 * temp3 * temp3 * temp3 * 3;
if (temp3 > 1){ temp3 = 1; }
/* itt temp1 (eredeti limit érték) alatt keletkezett temp2 (új limit érték)
limit vonalat visszahúzom felfelé az eredeti temp1 felé a temp3-as görbe alapján.
vagyis a drasztikus kontrasztot lecsökkentettem, majd vissza engedem a görbe alapján
(amelynél kb. 50% után görbül drasztikusan).
*/
temp3 = temp1 - ((temp1 - temp2) * temp3);
/* itt nem engedem hogy az új csökkentett limit érték az eredeti 10% alá menjen,
ez csupán egy alsó korlát a kontraszt csökkentés mértékéhez */
if (temp3 < temp1 * 0.1){ temp1 = temp1 * 0.1; }
else{ temp1 = temp3; }
hist_cut_limit = temp1;
/* ------------------------------------------------------------ */
bp = 255;
flag1 = 0;
/* histogram jobb oldaláról lépkedek és vágom majd le addig az értékig,
amely még kisebb mint az átlag * cont_max (átlag 10 %-a) */
for (i1=0; i1<256; i1++){
if (flag1 == 0){
if (hist1[i1] >= temp1){
flag1 = 1;
bp = i1;
}
}
}
wp = 0;
flag1 = 0;
hist_cut_columns = 0;
for (i1=255; i1>=0; i1--){
if (flag1 == 0){
if (hist1[i1] >= temp1){
flag1 = 1;
wp = i1;
}
}
}
/* Határértékek beállítása és korrekciója */
if (bp > wp){
i1 = (long)(wp);
wp = bp;
bp = i1;
}
if (bp == wp){
bp = bp - 1;
wp = wp + 1;
}
if (bp < 0){ bp = 0; }
if (bp >= 255){ bp = 254; }
if (wp > 255){ wp = 255; }
if (wp <= 0){ wp = 1; }
bp = bp / 255;
wp = wp / 255;
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Get the average RGB values for the White and Black points */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* A színegyensúly beállításához az átlag RGB értékek kiszámítása */
/* a fekete és fehér pont értéke alapján */
/* Itt keletkezik egy átlag RGB érték a fekete és fehér pontokhoz egyaránt */
/* Ez az érték azt adja meg, hogy az automatikus kontraszt állításakor */
/* minden egyes szín milyen irányba torzul lefelé (fekete pont RGB átlaga) */
/* és felfelé (fehér pont RGB átlaga) */
/* A fehér pont feletti összes szín átlagának RGB-je lesz a viszonyítási pont */
/* a fehér írányába való torzításhoz, */
/* vagyis ez lesz kihúzva a tökéletes fehérbe */
/* Ez valóságban a kép színegyensúlyát állítja be megfelelõen úgy, hogy a */
/* levágandó mértékû fehérek színátlaga lesz a tökéletes fehér, */
/* ezért ha ezek átlaga nem tökéletes fehér, akkor az ettõl eltérõ nagyságot */
/* minden színnél arányosan el kell tolni a tökéletes fehér irányába, */
/* ugyanez a fekete estében */
bp_r = 0;
bp_g = 0;
bp_b = 0;
wp_r = 0;
wp_g = 0;
wp_b = 0;
i3 = 0;
/* fekete pont alatti összes szín RGB átlagának kiszámítása */
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for reduction(+:bp_r, bp_g, bp_b, i3) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=(long)(bp * 255); i1>=0; i1--){
bp_r += col_r3[i1];
bp_g += col_g3[i1];
bp_b += col_b3[i1];
i3 += hist1[i1];
}
if (i3 > 0){
bp_r = bp_r / i3;
bp_g = bp_g / i3;
bp_b = bp_b / i3;
}
i3 = 0;
/* fehér pont feletti összes szín RGB átlagának kiszámítása */
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for reduction(+:wp_r, wp_g, wp_b, i3) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=(long)(wp * 255); i1<256; i1++){
wp_r += col_r3[i1];
wp_g += col_g3[i1];
wp_b += col_b3[i1];
i3 += hist1[i1];
}
if (i3 > 0){
wp_r = wp_r / i3;
wp_g = wp_g / i3;
wp_b = wp_b / i3;
}
/* skálázás 255-ről a [0..1] intervallumra */
bp_r = bp_r / 255;
bp_g = bp_g / 255;
bp_b = bp_b / 255;
wp_r = wp_r / 255;
wp_g = wp_g / 255;
wp_b = wp_b / 255;
/* A kapott átlag RGB érték fényerejének visszaállítása a fehér pont szintjére. */
/* Mivel ugye nem csak a fehér pont fényerejével azonos színeknek kalkuláltuk ki */
/* az átlag színét, hanem az attól világosabb összes színnek, ezért a kapott */
/* átlag szín fényereje nagyobb vagy egyenlő lesz, mint a kiindulási fehér pont */
/* ezért a korrekcióhoz visszaállítjuk az RGB érték fényerejét */
/* de az R, G és B komponensek arányának a megtartásával */
/* és ugyanez a fekete pont esetében */
RGB_TO_HSL (bp_r, bp_g, bp_b, &H, &S, &L);
L = bp;
HSL_TO_RGB (H, S, L, &bp_r, &bp_g, &bp_b);
RGB_TO_HSL (wp_r, wp_g, wp_b, &H, &S, &L);
L = wp;
HSL_TO_RGB (H, S, L, &wp_r, &wp_g, &wp_b);
/* A fekete és fehér pont célpontjának kiszámítása. */
/* Ez mutatja meg, hogy a fekete és fehér pont átlag RGB-jét */
/* hova kell húzni úgy, hogy az RGB kockában a két csúcsot */
/* összekötő 'szürke' egyenessel párhuzamosan tolva a távolsága */
/* a 'szürke' egyenestől és a színiránya megmaradjon, */
/* de a lehető legsötétebb- vagy legvilágosabb legyen */
/* */
/* Másképpen fogalmazva eltoljuk a szürke egyenes mentén addig, */
/* amíg az RGB kocka falába nem ütközünk (mindkét iránynál) */
/* */
/* Ez annyiban változtatás az előzőkhöz képest, hogy a fekete pontot */
/* most már nem a tökéletes feketébe húzzuk, hanem az annak megfelelő */
/* olyan legsötétebb pontba, ahol a maximum a színtelítettség */
/* és aminek színe megegyezik a fekete pontéval, */
/* ezzel a rossz színegyensúlyt és nem megfelelő kontrasztot küszöbölöm ki. */
temp3 = bp_r;
if (temp3 > bp_g) { temp3 = bp_g; }
if (temp3 > bp_b) { temp3 = bp_b; }
/*bp_r_end = 1 - (1 - bp_r) / (1 - temp3); */
/*bp_g_end = 1 - (1 - bp_g) / (1 - temp3); */
/*bp_b_end = 1 - (1 - bp_b) / (1 - temp3); */
bp_r_end = bp_r - temp3;
bp_g_end = bp_g - temp3;
bp_b_end = bp_b - temp3;
temp3 = wp_r;
if (temp3 < wp_g) { temp3 = wp_g; }
if (temp3 < wp_b) { temp3 = wp_b; }
if (temp3 > 0){
wp_r_end = wp_r / temp3;
wp_g_end = wp_g / temp3;
wp_b_end = wp_b / temp3;
}
/* ----------------- */
/* ---- RGB TÉR ---- */
/* ----------------- */
/* A teljes RGB teret egy szabályos 3D-s kocka foglalja magába, */
/* amelynek 1-1 éle jelenti a R, a G és a B tengelyt */
/* és egyik csúcsában található a tökéletes fehér szín, */
/* a másik (ezzel szemköti) csúcsában pedig a tökéletes fekete */
/* és ezt a két csúcsot összekötő egyenes tartalmazza a */
/* feketétől fehérig terjedő teljes szürke skálát. */
/* A színeltolás mértéke pedig nem más, mint az adott szín */
/* távolsága merőleges írányban szürke skála egyenesétől */
/* (amit egy 0 és 1 közötti érték jellemezhet, ahol a 0 */
/* azt jelenti, hogy a szín szürke, vagyis az egyenesen található) */
/* */
/* ------------------------- */
/* ---- RGB SZÍN IRÁNYA ---- */
/* ------------------------- */
/* A fekete és fehér pont átlag eltolási RGB értékét összehasonlítom, */
/* hogy megállapítsam, vajon megegyező irányban vannak-e eltolva, */
/* mivel ha nem jó a kép színegyensúlya, akkor feltételezem, hogy */
/* a kép összes színe a színegyensúly felborulását okozó tényező miatt */
/* megegyező irányban tolódik el. Ha nem megegyező irányba mutat */
/* az eltolásuk értéke, akkor feltételezem, hogy ez nem azért van, */
/* mert a színegyensúly felborult. Ekkor a kontraszt műveletnél nem */
/* alkalmazok színegyensúly kiegyenlítést (vagyis a kép színeinek */
/* a tökéletes fehér és tökéletes fekete irányába való RGB korrekcióját). */
/* */
/* Egy adott szín irányán az RGB kockában található pontjából kiinduló */
/* merőleges szakasz körülforgási szögét értem a szürke egyenesre nézve. */
/* Ennek értéke -180 és 180 fok közé kell hogy essen. */
/* Így a fekete és fehér pont átlag RGB színeinek iránya megad két szöget. */
/* Ennek különbsége adja meg, hogy milyen mértékkel kell színegyensúly */
/* kompenzációt végezni. Minél jobban egyírányba mutatnak, annál erősebb */
/* színkompenzáció szükséges. */
/* ------------------------------------------------------------------------------------ */
/* Get RGB color directions of the White and Black points and change average RGB colors */
/* ------------------------------------------------------------------------------------ */
/* Megállapítjuk a fekete és fehér pont átlag RGB értékeinek irányát */
/* Ez két szöget ad vissza, és ennek a különbségét vizsgáljuk, */
/* minél kevésbé eltérő, az átlag RGB értékeket annál jobban lecseréljük */
/* a tökéletes fekete és fehér értékre, így a kontraszt állításnál */
/* jobban keletkezik színegyensúly korrekció */
/* */
/* Mivel az irányuk egy 360˚-os szöget zár be, és az eltérő színek 60˚-onként vannak, */
/* ezért a 60˚-nál nagyobb eltérést teljesen különbözőnek vesszük. */
/* Vagyis a 60˚-nál kisebb eltérésnél toljuk csak el arányosan a fekete és */
/* fehér pont célpontját a tökéletes fekete és a tökéletes fehér írányába */
/* (vagyis egyező irány esetén teljes színkorrekció lép fel) */
RGB_TO_HSL (bp_r_end, bp_g_end, bp_b_end, &H, &S, &L);
temp1 = H;
RGB_TO_HSL (wp_r_end, wp_g_end, wp_b_end, &H, &S, &L);
temp2 = H;
temp2 = temp2 - temp1;
/* change value to positive */
if (temp2 < 0) { temp2 = 0 - temp2; }
/* if angle of direction is larger than 180 degree, then take the smaller section of the circle,
it means it'll always be less or equal than 180 deg */
if (temp2 > 0.5) { temp2 = 1 - temp2; }
/* if the angle is greater then 60 degree, that means the colors are totally different,
so i check the amount of difference on this 1/6 intervall only from 0 to 60 degrees. */
temp2 = temp2 * 6;
if (temp2 > 1){ temp2 = 1; }
/* raise the value (0..1) of angle difference to 3th power to make color balance a bit more aggressive */
temp2 = temp2 * temp2 * temp2;
/* Ezzel megvan az iránykülönbség értéke egy [0..1] intervallumon, */
/* ahol a 0 a teljes egyezést mutatja */
/* most az egész 'kör' hatod részét vizsgálom csak és */
/* abból alakítok ki egy értéket a [0..1] intervallumon, */
/* hogy majd ezzel szorozni tudjam a fekete pont fényerejét, */
/* vagyis ha egyeznek az írányok, akkor tökéletes feketébe megy el */
/* ugyanez a fehér pont esetében */
if (temp2 < 1) {
RGB_TO_HSL (bp_r_end, bp_g_end, bp_b_end, &H, &S, &L);
L = L * temp2;
HSL_TO_RGB (H, S, L, &bp_r_end, &bp_g_end, &bp_b_end);
RGB_TO_HSL (wp_r_end, wp_g_end, wp_b_end, &H, &S, &L);
L = 1 - (1 - L) * temp2;
HSL_TO_RGB (H, S, L, &wp_r_end, &wp_g_end, &wp_b_end);
}
wp_end = (wp_r_end + wp_g_end + wp_b_end) / 3;
bp_end = (bp_r_end + bp_g_end + bp_b_end) / 3;
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Convert original Histogram using White and Black point values */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Eredeti hisztogramból a fekete és fehér pont alapján megváltoztatott */
/* hisztogram létrehozása */
/* Nem az egész kép újraanalizálása, hanem csak az eredeti hisztogramé, */
/* mert így csak 256 értéket kell feldolgozni a kép összes pontjai számának */
/* helyett. Ez a hisztogram az automatikus kontraszt állítás utáni állapotát */
/* mutatja a képnek */
/* Ez a hisztogram lesz felhasználva a gamma súlypont megállapításához */
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for private(temp2, temp3, cc, N) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=0; i1<256; i1++){
temp2 = (double)(i1) / 255;
/* bp-től és wp-től viszonyított nullára húzással a kontraszt számolás az alábbi */
/*temp2 = bp + ((temp2 - bp) * (1 - bp) / (wp - bp)); */
/*temp2 = 1 - (1 - temp2) * 1 / (1 - bp); */
/* teljes intervallumon számolt húzással a kontraszt számolás az alábbi */
/*temp2 = temp2 * wp_end / wp; */
/* ---> bp = bp * wp_end / wp; */
/* ---> bp_end = bp_end * wp_end / wp; */
/*temp2 = 1 - (1 - temp2) * (1 - bp_end * wp_end / wp) / (1 - bp * wp_end / wp); */
/* bp_end-től és wp_end-től viszonyított bp-ből és wp-ből húzással a kontraszt számolás az alábbi */
if ((temp2 > bp_end) && (wp > bp_end)) {
temp2 = bp_end + (temp2 - bp_end) * (wp_end - bp_end) / (wp - bp_end); }
/* itt a bp fekete pontot is fel kell szorozni a következő számításhoz, */
/* mert a bp_end -től viszonyítva nyújtjuk a skálát jobbra a fehér irányába */
/* és ezért elmászik a bp */
temp3 = 0;
if (wp > bp_end) {
temp3 = bp_end + (bp - bp_end) * (wp_end - bp_end) / (wp - bp_end); }
if ((temp2 < wp_end) && (wp_end != temp3)) {
temp2 = wp_end - (wp_end - temp2) * (wp_end - bp_end) / (wp_end - temp3); }
/*az 'if' utasításoknál mindenhol vizsgálom hogy ne lehessen nullával való osztás */
if (temp2 > 1){ temp2 = 1; }
if (temp2 < 0){ temp2 = 0; }
cc = (long)(temp2 * 255);
#ifdef __OPENMP__
N = omp_get_thread_num();
#else
N = 0;
#endif
hist2n[cc + N*256] += hist1[i1];
}
/* this is a replacement code for arrays for multi processing */
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for private(i1, i2) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=0; i1<256; i1++){
for (i2=0; i2<max_threads2; i2++){ hist2[i1] += hist2n[i1 + i2*256]; } }
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Gamma value calculating */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Gamma súlypont megállapítása a második hisztogram alapján, ami már az */
/* állított kontraszt utáni helyzetet mutatja */
/* A végeredmény azt adja meg, hogy mennyire kell világosítani, vagy éppen */
/* sötétíteni a képet, hogy az össz fényereje a képnek egyensúlyban legyen */
/* A gamma súlypont az az érték, amely a hisztogramban azt mutatja, */
/* hogy tõle balra és jobbra egyaránt egyforma számú képpont található */
/* (vagyis fele a kép összes pontjainak) */
/* Ezt úgy kapjuk meg, hogy elkezdjük olvasni a hisztogram értékeit az */
/* egyik oldalról befelé, és közben össze adjuk a kapott értékeket */
/* Ha ez az érték elérte vagy túllépte a kép összes pontjainak a számának */
/* felét, akkor megállunk és a tömb aktuális indexe adja meg */
/* a gamma súlypont megfelelõ értékét */
/*
gamma_weight_mid_all = 0;
for (i1=0; i1<256; i1++){ gamma_weight_mid_all += hist2[i1]; }
i3 = 0;
flag1 = 0;
gamma_weight_mid = 0;
for (i1=0; i1<256; i1++){
i3 = i3 + hist2[i1];
if (flag1 == 0){
if (i3 > gamma_weight_mid_all / 2){
flag1 = 1;
gamma_weight_mid = i1;
}
}
}
gamma_weight_mid = gamma_weight_low / 255;
gamma_mid = 1;
gamma_mid = log(gamma_interval_mid) / log(gamma_weight_mid);
if (gamma_mid < (1/gamma_max)){ gamma_mid = (1/gamma_max); }
if (gamma_mid > gamma_max){ gamma_mid = gamma_max; }
*/
/* Convert CONTRAST Histogram using MID GAMMA VALUE */ /*
for (i1=0; i1<256; i1++){
temp2 = i1;
temp2 = pow(temp2 / 255, gamma_mid) * 255;
i2 = (long)temp2;
if (i2 > 255){ i2 = 255; }
if (i2 < 0){ i2 = 0; }
hist2b[i2] = hist2b[i2] + hist2[i1];
}
*/
/* Hisztogramm súlyának megállapítása */
gamma_weight_low_all = 0;
gamma_weight_high_all = 0;
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for reduction(+:gamma_weight_low_all) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=0; i1<128; i1++){ gamma_weight_low_all += hist2[i1]; }
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for reduction(+:gamma_weight_high_all) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=128; i1<256; i1++){ gamma_weight_high_all += hist2[i1]; }
/* Hisztogramm súlypont megállapítása */
i3 = 0;
flag1 = 0;
gamma_weight_low = 0;
for (i1=0; i1<128; i1++){
i3 = i3 + hist2[i1];
if (flag1 == 0){
if (i3 > gamma_weight_low_all / 2){
flag1 = 1;
gamma_weight_low = i1;
}
}
}
i3 = 0;
flag1 = 0;
gamma_weight_high = 0;
for (i1=128; i1<256; i1++){
i3 = i3 + hist2[i1];
if (flag1 == 0){
if (i3 > gamma_weight_high_all / 2){
flag1 = 1;
gamma_weight_high = i1;
}
}
}
gamma_weight_low = gamma_weight_low / 255;
gamma_weight_high = gamma_weight_high / 255;
/* Súlypont eltolás szükségességének megállapítása */
gamma_low = 1;
gamma_high = 1;
/* gammát csak egyírányban toljuk el, */
/* vagyis csak világosítunk ha szükséges, de soha sem sötétítünk */
if (gamma_weight_low < gamma_interval_low){
gamma_low = log(gamma_interval_low) / log(gamma_weight_low);
}
if (gamma_weight_high > gamma_interval_high){
gamma_high = log(gamma_interval_high) / log(gamma_weight_high);
}
if (gamma_low < (1/gamma_max)){ gamma_low = (1/gamma_max); }
if (gamma_low > gamma_max){ gamma_low = gamma_max; }
if (gamma_high < (1/gamma_max)){ gamma_high = (1/gamma_max); }
if (gamma_high > gamma_max){ gamma_high = gamma_max; }
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Recalculate the RGB values by setting the CONTRAST, COLOR BALANCE and GAMMA */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Kép színeinek újrakalkulálása (kontraszt, színegyensúly és gamma korrekció) */
/* A kép összes pontja újrakalkulálódik és visszaíródik a pufferba */
/* A gamma állításnál a kép színének RGB-jét a gammához mérten nem külön */
/* színcsatornánként, hanem a fényerejükhöz mérten egyben vannnak állítva */
/* A gamma úgy állítódik, hogy a súlypont el van tolva 128-ba */
/* (tehát ha kisebb az értéke akkor növekszik, ha nagyobb, akkor meg csökken) */
/* és ez magával húzza nyújtásos módon arányosan a közép színeket */
/* a 128 irányába */
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for private(x, y, addr, addr2, col_r, col_g, col_b, col_r2, col_g2, col_b2, temp2, temp3, cc, H, S, L, N) num_threads(max_threads2)
#endif
for (y=0; y<=bh-1; y++){
addr2 = y * bw * 3 + y * addr_offset;
for (x=0; x<=bw-1; x++){
addr = addr2 + x * 3;
/* apply changes ONLY on selected area of the image */
if ((apply_on_selection == 0) || ((apply_on_selection) &&
(x >= x1 &&
x <= x2 &&
y >= y1 &&
y <= y2))) {
col_r2 = image_buffer[addr + 0];
col_g2 = image_buffer[addr + 1];
col_b2 = image_buffer[addr + 2];
col_r2 /= 255;
col_g2 /= 255;
col_b2 /= 255;
/* CONTRAST SHIFT AND COLOR BALANCE */
/* bp_end-től és wp_end-től viszonyított bp-ből és wp-ből húzással a kontraszt számolás az alábbi */
if ((col_r2 > bp_r_end) && (wp_r > bp_r_end)) {
col_r2 = bp_r_end + (col_r2 - bp_r_end) * (wp_r_end - bp_r_end) / (wp_r - bp_r_end); }
if ((col_g2 > bp_g_end) && (wp_g > bp_g_end)) {
col_g2 = bp_g_end + (col_g2 - bp_g_end) * (wp_g_end - bp_g_end) / (wp_g - bp_g_end); }
if ((col_b2 > bp_b_end) && (wp_b > bp_b_end)) {
col_b2 = bp_b_end + (col_b2 - bp_b_end) * (wp_b_end - bp_b_end) / (wp_b - bp_b_end); }
/* itt a bp fekete pontot is fel kell szorozni a következő számításhoz, */
/* mert a bp_end -től viszonyítva nyújtjuk a skálát jobbra a fehér irányába */
/* és ezért elmászik a bp */
temp3 = 0;
if (wp_r > bp_r_end) {
temp3 = bp_r_end + (bp_r - bp_r_end) * (wp_r_end - bp_r_end) / (wp_r - bp_r_end); }
if ((col_r2 < wp_r_end) && (wp_r_end != temp3)) {
col_r2 = wp_r_end - (wp_r_end - col_r2) * (wp_r_end - bp_r_end) / (wp_r_end - temp3); }
temp3 = 0;
if (wp_g > bp_g_end) {
temp3 = bp_g_end + (bp_g - bp_g_end) * (wp_g_end - bp_g_end) / (wp_g - bp_g_end); }
if ((col_g2 < wp_g_end) && (wp_g_end != temp3)) {
col_g2 = wp_g_end - (wp_g_end - col_g2) * (wp_g_end - bp_g_end) / (wp_g_end - temp3); }
temp3 = 0;
if (wp_b > bp_b_end) {
temp3 = bp_b_end + (bp_b - bp_b_end) * (wp_b_end - bp_b_end) / (wp_b - bp_b_end); }
if ((col_b2 < wp_b_end) && (wp_b_end != temp3)) {
col_b2 = wp_b_end - (wp_b_end - col_b2) * (wp_b_end - bp_b_end) / (wp_b_end - temp3); }
/* határérték ellenőrzés és visszaírás */
if (col_r2 > 1){ col_r2 = 1; }
if (col_g2 > 1){ col_g2 = 1; }
if (col_b2 > 1){ col_b2 = 1; }
if (col_r2 < 0){ col_r2 = 0; }
if (col_g2 < 0){ col_g2 = 0; }
if (col_b2 < 0){ col_b2 = 0; }
/* GAMMA CORRECTION */
/* megjegyzés: ez a gamma felhúzásos módszer színesebb végeredményt ad */
/* mint amelyiknél külön - külön toljuk a színeket, nem arányosan */
temp2 = (col_r2 + col_g2 + col_b2) / 3;
cc = (long)(temp2 * 255);
/*temp2 = pow(temp2 / 255, gamma_mid) * 255; */
if (temp2 <= 0.5){ temp3 = pow(temp2 * 2, gamma_low) / 2; }
else{ temp3 = pow((temp2 - 0.5) * 2, gamma_high) / 2 + 0.5; }
/*temp3 = pow(temp2 / 255, gamma_exp) * 255; */
if (temp2 < temp3){
if (temp2 < 1){
if (temp2 > 0){
col_r2 = ((1 - (1 - col_r2) * (1 - temp3)
/ (1 - temp2)) + (col_r2 * temp3 / temp2)) / 2;
col_g2 = ((1 - (1 - col_g2) * (1 - temp3)
/ (1 - temp2)) + (col_g2 * temp3 / temp2)) / 2;
col_b2 = ((1 - (1 - col_b2) * (1 - temp3)
/ (1 - temp2)) + (col_b2 * temp3 / temp2)) / 2;
}
}
}
else{
if (temp2 > 0){
col_r2 = col_r2 * temp3 / temp2;
col_g2 = col_g2 * temp3 / temp2;
col_b2 = col_b2 * temp3 / temp2;
}
}
/* határérték ellenőrzés és visszaírás */
if (col_r2 > 1){ col_r2 = 1; }
if (col_g2 > 1){ col_g2 = 1; }
if (col_b2 > 1){ col_b2 = 1; }
if (col_r2 < 0){ col_r2 = 0; }
if (col_g2 < 0){ col_g2 = 0; }
if (col_b2 < 0){ col_b2 = 0; }
col_r = (long)(col_r2 * 255);
col_g = (long)(col_g2 * 255);
col_b = (long)(col_b2 * 255);
image_buffer[addr + 0] = col_r & 0xff;
image_buffer[addr + 1] = col_g & 0xff;
image_buffer[addr + 2] = col_b & 0xff;
/* Build up Histogram for SATURATION */
if (x >= x1 &&
x <= x2 &&
y >= y1 &&
y <= y2) {
double H, S, L;
RGB_TO_HSL (col_r2, col_g2, col_b2, &H, &S, &L);
/* Az 'S' értékét a szürke egyenes közepétől távolodva kisebbnek veszem itt, */
/* mert az optikailag egyre kevésbé tűnik színesnek, */
/* és ennél a résznél optikailag vizsgálok */
if (L > 0.5) { L = 1 - L; }
S = S * L * 2;
/* Ha S = 0, vagyis szürke a szín, akkor nem adom hozzá */
/* a színtelítettség hisztogramjához értelemszerűen */
if (S > 0) {
cc = (long)(S * 255);
#ifdef __OPENMP__
N = omp_get_thread_num();
#else
N = 0;
#endif
hist_saturn[cc + N*256]++;
}
}
}
}
}
/* this is a replacement code for arrays for multi processing */
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for private(i1, i2) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=0; i1<256; i1++){
for (i2=0; i2<max_threads2; i2++){ hist_satur[i1] += hist_saturn[i1 + i2*256]; } }
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Recalculate the RGB values by setting the SATURAION */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* Hisztogram átlag értékének megállapítása */
hist_satur_avg = 0;
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for reduction(+:hist_satur_avg) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=255; i1>=0; i1--){
hist_satur_avg += hist_satur[i1];
}
hist_satur_avg = hist_satur_avg / 255;
/* levágási limit megállapítása, ez az átlag 10%-a bevált a kontrasztnál is,
ezzel az értékkel megfelelően állítja be önmagát a hisztogram,
és a megfelelő nagyságú szélek esnek le */
temp1 = hist_satur_avg * 0.1;
/* Hisztogram szélének keresése a színek felhúzásához */
i3 = 0;
flag1 = 0;
for (i1=255; i1>=0; i1--){
if (flag1 == 0){
if (hist_satur[i1] >= temp1){
flag1 = 1;
i3 = i1;
}
}
}
hist_satur_low = (double)(i3) / 255;
/* Határérték ellenőrzés */
hist_satur_ok = 1;
if (hist_satur_low > satur_max){ hist_satur_low = satur_max; }
if (hist_satur_low > 0){ hist_satur_ok = log(satur_max) / log(hist_satur_low); }
/* run saturation recalculation only if necessary */
if (hist_satur_ok != 1){
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for private(x, y, addr, addr2, col_r, col_g, col_b, col_r2, col_g2, col_b2, H, S, L, cc, N) num_threads(max_threads2)
#endif
for (y=0; y<=bh-1; y++){
addr2 = y * bw * 3 + y * addr_offset;
for (x=0; x<=bw-1; x++){
double S_new;
double S_diff;
addr = addr2 + x * 3;
/* apply changes ONLY on selected area of the image */
if ((apply_on_selection == 0) || ((apply_on_selection) &&
(x >= x1 &&
x <= x2 &&
y >= y1 &&
y <= y2))) {
col_r2 = image_buffer[addr + 0];
col_g2 = image_buffer[addr + 1];
col_b2 = image_buffer[addr + 2];
col_r2 = col_r2 / 255;
col_g2 = col_g2 / 255;
col_b2 = col_b2 / 255;
RGB_TO_HSL (col_r2, col_g2, col_b2, &H, &S, &L);
/* szín telítettségének hatványos emelése a gammához hasonlóan,
vagyis hatványra emelem az eredeti színtelítettség értékét,
és beszorzom a 0.5-től való távolságának kétszeresével,
hogy a 0.5 pontban lévők maximálisan nővekedjenek, míg az ettől
távolabbra lévők egyre kevesebb mértékben, a 0 és 1 helyen lévők pedig semennyire,
másképpen fogalmazva, exponenciálisan állítom, de úgy, hogy a közepéhez
közelebb lévők jobban állítódjanak, míg az ettől egyre távolabb esők kevésbé -
erre azért van így szükség, mert a sima hatványra emelésnél túl drasztikus
a görbe és az alsóbb részei a hisztogramnak is túl nagyot ugranak,
így viszont megfelelő lesz a változás, mindegy mekkora az.
*/
if (hist_satur_ok != 1){
S_new = pow(S, hist_satur_ok);
S_diff = 1 - (fabs(0.5 - S) * 2);
S = (S_new - S) * S_diff + S;
}
HSL_TO_RGB (H, S, L, &col_r2, &col_g2, &col_b2);
col_r = (long)(col_r2 * 255);
col_g = (long)(col_g2 * 255);
col_b = (long)(col_b2 * 255);
image_buffer[addr + 0] = col_r & 0xff;
image_buffer[addr + 1] = col_g & 0xff;
image_buffer[addr + 2] = col_b & 0xff;
/*Mellékesen a legvégső Hisztogram létrehozása is */
cc = (long)((double)(col_r + col_g + col_b) / 3);
/*hist3[cc]++; */
/* this is a replacement code for arrays for multi processing */
#ifdef __OPENMP__
N = omp_get_thread_num();
#else
N = 0;
#endif
hist3n[cc + N*256]++;
}
}
}
/* this is a replacement code for arrays for multi processing */
#ifdef __OPENMP__
#pragma omp parallel for private(i1, i2) num_threads(max_threads2)
#endif
for (i1=0; i1<256; i1++){
for (i2=0; i2<max_threads2; i2++){ hist3[i1] += hist3n[i1 + i2*256]; } }
}
/* just copy the former histogram with no change because there was no saturation processing */
else {
for (i1=0; i1<256; i1++){ hist3[i1] = hist2[i1]; }
}
/* a test rész csak akkor működik, ha van math library, mert itt használok szögfüggvényeket */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* TEST: Show Histograms by Drawing them on Image */
/* ------------------------------------------------------------------------------ */
/* */
/* csak normál RGB tömbnél élhet a tesztelés */
if ((format_flag == 0) && (test_flag == 1)) {
/* a max érték kezdõértéke 1, hogy 0-val való osztás ne fordulhasson elõ */
long hist1_max = 1;
long hist2_max = 1;
long hist3_max = 1;
long histS_max = 1;
/* Figyelem! Többszöri lefuttatása a rutinnak ugyanazon a képen */
/* nem várt eredményt produkál ha a hisztogrammok is ki vannak rajzolva, */
/* mert akkor már a teszt képet is beleveszi a számításba */
for (i1=0; i1<256; i1++){ if (hist1_max < hist1[i1]) { hist1_max = hist1[i1]; } }
for (i1=0; i1<256; i1++){ if (hist2_max < hist2[i1]) { hist2_max = hist2[i1]; } }
for (i1=0; i1<256; i1++){ if (hist3_max < hist3[i1]) { hist3_max = hist3[i1]; } }
for (i1=0; i1<256; i1++){ if (histS_max < hist_satur[i1]) { histS_max = hist_satur[i1]; } }
for (y=0; y<=bh-1; y++){
addr2 = y * bw * 3 + y * addr_offset;
for (x=0; x<=bw-1; x++){
addr = addr2 + x * 3;
xm = x;
ym = y;
if (format_flag == 1) { ym = bh - 1 - ym; }
if (format_flag == 2) { ym = bh - 1 - ym; }
/* Keret rajzolása a hisztogrammok köré 1 pixel szélességben */
if (((xm == 256) && (ym <= 601)) || ((ym == 601) && (xm <= 256))) {
col = color_black;
image_buffer[addr + 2] = (col >> 0) & 0xff;
image_buffer[addr + 1] = (col >> 8) & 0xff;
image_buffer[addr + 0] = (col >> 16) & 0xff;
}
/* Hisztogrammok kirajzolása */
if ((xm >= 0) && (xm <= 255)) {
double rad, outline, pi;
/* 1. hisztogramm: EREDETI KÉP ÁLLAPOTA KONTRASZT ÁLLÍTÁSSAL*/
if (ym <= 99) {
i2 = hist1[xm] * 99 / hist1_max;
xma1 = (long)(bp * 255);
xmb1 = (long)(wp * 255);
xma2 = (long)(bp_end * 255);
xmb2 = (long)(wp_end * 255);
/* show the average limit with a horizontal line */
if (y == (99 - (long)(hist_cut_limit) * 99 / hist_max)){
col = color_yellow;
}
else{
if (99 - ym >= i2) {
if (((xm > xma2) && (xm < xma1)) || ((xm < xmb2) && (xm > xmb1))) {
col = color_brown;
}
else {
col = color_black;
}
}
else {
col = color_green;
}
}
if (xm == xma1) { col = color_white; }
if (xm == xmb1) { col = color_white; }
image_buffer[addr + 2] = (col >> 0) & 0xff;
image_buffer[addr + 1] = (col >> 8) & 0xff;
image_buffer[addr + 0] = (col >> 16) & 0xff;
}
/* 2. hisztogramm: KONTRASZT UTÁN GAMMA ÁLLÍTÁSSAL */
if ((ym >= 100) && (ym <= 199)) {
i2 = hist2[xm] * 99 / hist2_max;
xma1 = (long)(gamma_weight_low * 255);
xmb1 = (long)(gamma_weight_high * 255);
xma2 = (long)(gamma_interval_low * 255);
xmb2 = (long)(gamma_interval_high * 255);
if (199 - ym >= i2) {
if ((xm < xma2) && (xm > xma1))
{
col = color_brown;
}
else{
/* vörössel jelölöm barna helyett, hogy ez vissza irányú gamma állítás lenne,
ez viszont nem kerül számításra */
if ((xm > xma2) && (xm < xma1))
{
col = color_red;
}
else{
col = color_black;
}
}
}
else {
col = color_green;
}
/* Gamma alsó súlypont */
if (xm == xma1) {
col = color_white;
}
/* Gamma felső súlypont */
/* if (xm == (long)(gamma_weight_high * 255)) {
col = color_white;
}*/
image_buffer[addr + 2] = (col >> 0) & 0xff;
image_buffer[addr + 1] = (col >> 8) & 0xff;
image_buffer[addr + 0] = (col >> 16) & 0xff;
}
/* 3. hisztogramm SZÍNTELÍTETTSÉG ÁLLÍTÁSSAL */
if ((ym >= 200) && (ym <= 299)) {
i2 = hist_satur[xm] * 99 / histS_max;
xma1 = (long)((hist_satur_low)* 255);
xma2 = (long)(satur_max * 255);
if (299 - ym >= i2) {
if (((xm < xma2) && (xm > xma1)) || ((xm > xma2) && (xm < xma1)))
{
col = color_brown;
}
else{
col = color_black;
}
}
else {
col = color_blue;
}
if (xm == xma1) { col = color_white; }
image_buffer[addr + 2] = (col >> 0) & 0xff;
image_buffer[addr + 1] = (col >> 8) & 0xff;
image_buffer[addr + 0] = (col >> 16) & 0xff;
}
/* 4. hisztogramm: KONTRASZT, GAMMA és SZÍNTELÍTETTSÉG UTÁN (VÉGSŐ) */
if ((ym >= 300) && (ym <= 399)) {
i2 = hist3[xm] * 99 / hist3_max;
if (399 - ym >= i2) {
col = color_black;
}
else {
col = color_green;
}
image_buffer[addr + 2] = (col >> 0) & 0xff;
image_buffer[addr + 1] = (col >> 8) & 0xff;
image_buffer[addr + 0] = (col >> 16) & 0xff;
}
/* 5. Fekete és fehér pont színirányának kirajzolása egy körbe */
/* konstans a kör sugarához */
rad = 100;
/* konstans a körvonal vastagságához */
outline = 10;
/* pi értéke */
pi = 3.1415926535897932;
if ((ym >= 400) && (ym <= 400+rad*2)) {
double rr, rx, ry;
rx = xm - rad;
ry = ym - 400 - rad;
rr = sqrt(rx*rx + ry*ry);
/* KÖRÍV MEGRAJZOLÁSA */
if ((rr <= rad) && (rr >= rad-outline)) {
H = 0;
if ((rx >= 0) && (ry < 0)) { H = asin( rx / rr) / pi / 2 + 0.00; }
if ((rx >= 0) && (ry >= 0)) { H = asin( ry / rr) / pi / 2 + 0.25; }
if ((rx < 0) && (ry >= 0)) { H = asin(-rx / rr) / pi / 2 + 0.50; }
if ((rx < 0) && (ry < 0)) { H = asin(-ry / rr) / pi / 2 + 0.75; }
S = 1;
L = 0.5;
L = rad - rr;
if (L > outline / 2) { L = outline - L; }
L = L / outline;
HSL_TO_RGB (H, S, L, &col_r2, &col_g2, &col_b2);
col_r = (long)(col_r2 * 255);
col_g = (long)(col_g2 * 255);
col_b = (long)(col_b2 * 255);
image_buffer[addr + 0] = col_r & 0xff;
image_buffer[addr + 1] = col_g & 0xff;
image_buffer[addr + 2] = col_b & 0xff;
}
else {
double px, py, lx, ly, d;
col = color_black;
px = 0; py = 0;
lx = 0; ly = 0;
/* FEKETE PONT SZÍNIRÁNYA EGYENESÉNEK MEGHÚZÁSA */
/* Szürke pontnál nem jelenik meg egyenes a körben */
RGB_TO_HSL (bp_r, bp_g, bp_b, &H, &S, &L);
if ((H >= 0.00) && (H < 0.25)) { lx = sin((H - 0.00) * 2 * pi) * rr; ly = cos((H - 0.00) * 2 * pi) * rr; }
if ((H >= 0.25) && (H < 0.50)) { lx = cos((H - 0.25) * 2 * pi) * rr; ly = -sin((H - 0.25) * 2 * pi) * rr; }
if ((H >= 0.50) && (H < 0.75)) { lx = -sin((H - 0.50) * 2 * pi) * rr; ly = -cos((H - 0.50) * 2 * pi) * rr; }
if ((H >= 0.75) && (H < 1.00)) { lx = -cos((H - 0.75) * 2 * pi) * rr; ly = sin((H - 0.75) * 2 * pi) * rr; }
px = lx * S;
py = ly * S;
d = ly * rx + lx * ry;
d = d / sqrt(lx * lx + ly * ly);
if (d < 0) { d = 0 - d; }
if ((d < 1) && (rr < rad) && (sgn(rx) == sgn(px)) && (sgn(ry) == -sgn(py))) {
if (rr < rad * S) { col = color_white; }
else { col = color_gray; }
}
/* FEHÉR PONT SZÍNIRÁNYA EGYENESÉNEK MEGHÚZÁSA */
RGB_TO_HSL (wp_r, wp_g, wp_b, &H, &S, &L);
if ((H >= 0.00) && (H < 0.25)) { lx = sin((H - 0.00) * 2 * pi) * rr; ly = cos((H - 0.00) * 2 * pi) * rr; }
if ((H >= 0.25) && (H < 0.50)) { lx = cos((H - 0.25) * 2 * pi) * rr; ly = -sin((H - 0.25) * 2 * pi) * rr; }
if ((H >= 0.50) && (H < 0.75)) { lx = -sin((H - 0.50) * 2 * pi) * rr; ly = -cos((H - 0.50) * 2 * pi) * rr; }
if ((H >= 0.75) && (H < 1.00)) { lx = -cos((H - 0.75) * 2 * pi) * rr; ly = sin((H - 0.75) * 2 * pi) * rr; }
px = lx * S;
py = ly * S;
d = ly * rx + lx * ry;
d = d / sqrt(lx * lx + ly * ly);
if (d < 0) { d = 0 - d; }
if ((d < 1) && (rr < rad) && (sgn(rx) == sgn(px)) && (sgn(ry) == -sgn(py))) {
if (rr < rad * S) { col = color_white; }
else { col = color_gray; }
}
image_buffer[addr + 2] = (col >> 0) & 0xff;
image_buffer[addr + 1] = (col >> 8) & 0xff;
image_buffer[addr + 0] = (col >> 16) & 0xff;
}
}
}
}
}
}
exit:
if (hist_saturn){ free (hist_saturn); }
if (hist1n) { free (hist1n); }
if (hist2n) { free (hist2n); }
if (hist3n) { free (hist3n); }
if (col_r3n) { free (col_r3n); }
if (col_g3n) { free (col_g3n); }
if (col_b3n) { free (col_b3n); }
}
/* ------------------------------ */
/* ----- MAIN AARGB ENTRIES ----- */
/* ------------------------------ */
void AARGB_NORMAL(
unsigned char *image_buffer,
int image_width,
int image_height)
{
AARGB_MAIN(
image_buffer,
image_width,
image_height,
0,
0,
image_width-1,
image_height-1,
0,
0,
0);
}
void AARGB_NORMAL_SEL(
unsigned char *image_buffer,
int image_width,
int image_height,
int x1,
int y1,
int x2,
int y2,
int apply_on_selection)
{
AARGB_MAIN(
image_buffer,
image_width,
image_height,
x1,
y1,
x2,
y2,
0,
apply_on_selection,
0);
}
void AARGB_DIB(
unsigned char *image_buffer,
int image_width,
int image_height)
{
AARGB_MAIN(
image_buffer,
image_width,
image_height,
0,
0,
image_width-1,
image_height-1,
1,
0,
0);
}
void AARGB_DIB_SEL(
unsigned char *image_buffer,
int image_width,
int image_height,
int x1,
int y1,
int x2,
int y2,
int apply_on_selection)
{
AARGB_MAIN(
image_buffer,
image_width,
image_height,
x1,
y1,
x2,
y2,
1,
apply_on_selection,
0);
}
void AARGB_BMP(
unsigned char *image_buffer)
{
long f_bm;
long f_bitcount;
long f_compressed;
long f_offs;
long f_width;
long f_height;
f_bm = 0;
f_bm += image_buffer[0] << 0;
f_bm += image_buffer[1] << 8;
f_bitcount = 0;
f_bitcount += image_buffer[28] << 0;
f_bitcount += image_buffer[29] << 8;
f_compressed = 0;
f_compressed += image_buffer[30] << 0;
f_compressed += image_buffer[31] << 8;
f_compressed += image_buffer[32] << 16;
f_compressed += image_buffer[33] << 24;
if ((f_bm == 0x00004d42) && (f_bitcount == 24) && (f_compressed == 0)) {
f_offs = 0;
f_offs += image_buffer[10] << 0;
f_offs += image_buffer[11] << 8;
f_offs += image_buffer[12] << 16;
f_offs += image_buffer[13] << 24;
f_width = 0;
f_width += image_buffer[18] << 0;
f_width += image_buffer[19] << 8;
f_width += image_buffer[20] << 16;
f_width += image_buffer[21] << 24;
f_height = 0;
f_height += image_buffer[22] << 0;
f_height += image_buffer[23] << 8;
f_height += image_buffer[24] << 16;
f_height += image_buffer[25] << 24;
AARGB_MAIN(
image_buffer + f_offs,
f_width,
f_height,
0,
0,
f_width-1,
f_height-1,
2,
0,
0);
}
}
void AARGB_BMP_SEL(
unsigned char *image_buffer,
int x1,
int y1,
int x2,
int y2,
int apply_on_selection)
{
long f_bm;
long f_bitcount;
long f_compressed;
long f_offs;
long f_width;
long f_height;
f_bm = 0;
f_bm += image_buffer[0] << 0;
f_bm += image_buffer[1] << 8;
f_bitcount = 0;
f_bitcount += image_buffer[28] << 0;
f_bitcount += image_buffer[29] << 8;
f_compressed = 0;
f_compressed += image_buffer[30] << 0;
f_compressed += image_buffer[31] << 8;
f_compressed += image_buffer[32] << 16;
f_compressed += image_buffer[33] << 24;
if ((f_bm == 0x00004d42) && (f_bitcount == 24) && (f_compressed == 0)) {
f_offs = 0;
f_offs += image_buffer[10] << 0;
f_offs += image_buffer[11] << 8;
f_offs += image_buffer[12] << 16;
f_offs += image_buffer[13] << 24;
f_width = 0;
f_width += image_buffer[18] << 0;
f_width += image_buffer[19] << 8;
f_width += image_buffer[20] << 16;
f_width += image_buffer[21] << 24;
f_height = 0;
f_height += image_buffer[22] << 0;
f_height += image_buffer[23] << 8;
f_height += image_buffer[24] << 16;
f_height += image_buffer[25] << 24;
AARGB_MAIN(
image_buffer + f_offs,
f_width,
f_height,
x1,
y1,
x2,
y2,
2,
apply_on_selection,
0);
}
}
/*
int main (){
return 0;
}
*/
|