我可以从FreeImage导出的最高位深度灰度图像是什么？

Question

作为背景，我正在建设一个地形程序，需要相对极端的细节。我不期望这些文件是小的，它们也不需要在显示器上被正式查看，它们只需要有很高的分辨率。

我知道大多数图像格式被限制在8 bpp，因为这两个显示器的标准限制(以合理的价格)和人类的感知。然而，2⁸值仅为256个可能值，从而导致重建位移中的稳定伪影。2⁶1可能足够接近于65,536个可能的数值，这一点我已经实现了。

我使用FreeImage和DLang来构造数据，目前在Linux机器上。

然而，当我走到2立方米时，软件支持似乎在我身上消失了。我尝试过这种形式的TIFF，似乎没有任何东西能够解释它，要么显示一个完全(或大部分)透明的图像(记住我不希望任何显示器真正支持2平方千米的通道)，要么抱怨无法解码RGB数据。我想这是因为它被认为是一个RGB或RGBA图像。

FreeImage在大多数情况下都有很好的文档记录，但是我现在想知道，我可以导出的最高精度的单通道格式是什么，我将如何做呢？有人能举个例子吗？我真的被限制在任何典型的和非家庭滚动的图像格式，16位吗？我知道这对医学成像来说已经够高了，但是我相信我不是第一个试图提高目标的人，而且我们这些科学类型的人对于我们的精确水平的…可能是相当雄心勃勃的。

我的代码犯了一个明显的错误吗？对于这种精确度，我还需要尝试其他的方法吗？

这是我的密码。

16位TIFF运行

void writeGrayscaleMonochromeBitmap(const double width, const double height) {
    FIBITMAP *bitmap = FreeImage_AllocateT(FIT_UINT16, cast(int)width, cast(int)height);
    for(int y = 0; y < height; y++) {
        ubyte *scanline = FreeImage_GetScanLine(bitmap, y);
        for(int x = 0; x < width; x++) {
            ushort v = cast(ushort)((x * 0xFFFF)/width);
            ubyte[2] bytes = nativeToLittleEndian(cast(ushort)(x/width * 0xFFFF));
            scanline[x * ushort.sizeof + 0] = bytes[0];
            scanline[x * ushort.sizeof + 1] = bytes[1];
        }
    }
    FreeImage_Save(FIF_TIFF, bitmap, "test.tif", TIFF_DEFAULT);
    FreeImage_Unload(bitmap);
}

32位TIFF没有真正运行

void writeGrayscaleMonochromeBitmap32(const double width, const double height) {
    FIBITMAP *bitmap = FreeImage_AllocateT(FIT_UINT32, cast(int)width, cast(int)height);
    writeln(width, ", ", height);
    writeln("Width: ", FreeImage_GetWidth(bitmap));
    for(int y = 0; y < height; y++) {
        ubyte *scanline = FreeImage_GetScanLine(bitmap, y);
        writeln(y, ": ", scanline);
        for(int x = 0; x < width; x++) {
            //writeln(x, " < ", width);
            uint v = cast(uint)((x/width) * 0xFFFFFFFF);
            writeln("V: ", v);
            ubyte[4] bytes = nativeToLittleEndian(v);
            scanline[x * uint.sizeof + 0] = bytes[0];
            scanline[x * uint.sizeof + 1] = bytes[1];
            scanline[x * uint.sizeof + 2] = bytes[2];
            scanline[x * uint.sizeof + 3] = bytes[3];
        }
    }
    FreeImage_Save(FIF_TIFF, bitmap, "test32.tif", TIFF_NONE);
    FreeImage_Unload(bitmap);
}

谢谢你的指点。

Answer 1

对于单个信道，FreeImage中可用的最高值是32位，如FIT_UINT32.但是，文件格式必须能够做到这一点，到目前为止，只有TIFF才能完成任务(请参阅斯坦福文献的第104页)。此外，大多数监视器无法代表8位以上的样本，在极端情况下为12位，因此很难读取数据并使其正确呈现。

一个单元测试涉及在封送到位图之前比较字节，然后从相同的位图中采样，显示数据实际上正在被编码。

要将数据压缩到16位灰度(目前由J2K、JP2、PGM、PGMRAW、PNG和TIF支持)，您可以这样做：

void toFreeImageUINT16PNG(string fileName, const double width, const double height, double[] data) {
    FIBITMAP *bitmap = FreeImage_AllocateT(FIT_UINT16, cast(int)width, cast(int)height);
    for(int y = 0; y < height; y++) {
            ubyte *scanline = FreeImage_GetScanLine(bitmap, y);
            for(int x = 0; x < width; x++) {
                    //This magic has to happen with the y-coordinate in order to keep FreeImage from following its default behavior, and generating
                    //the image upside down.
                    ushort v = cast(ushort)(data[cast(ulong)(((height - 1) - y) * width + x)] * 0xFFFF); //((x * 0xFFFF)/width);
                    ubyte[2] bytes = nativeToLittleEndian(v);
                    scanline[x * ushort.sizeof + 0] = bytes[0];
                    scanline[x * ushort.sizeof + 1] = bytes[1];
            }
    }
    FreeImage_Save(FIF_PNG, bitmap, fileName.toStringz);
    FreeImage_Unload(bitmap);
}

当然，您希望对目标文件类型进行调整。要导出为48位RGB16，您可以这样做.

void toFreeImageColorPNG(string fileName, const double width, const double height, double[] data) {
    FIBITMAP *bitmap = FreeImage_AllocateT(FIT_RGB16, cast(int)width, cast(int)height);
    uint pitch = FreeImage_GetPitch(bitmap);
    uint bpp = FreeImage_GetBPP(bitmap);
    for(int y = 0; y < height; y++) {
            ubyte *scanline = FreeImage_GetScanLine(bitmap, y);
            for(int x = 0; x < width; x++) {
                    ulong offset = cast(ulong)((((height - 1) - y) * width + x) * 3);
                    ushort r = cast(ushort)(data[(offset + 0)] * 0xFFFF);
                    ushort g = cast(ushort)(data[(offset + 1)] * 0xFFFF);
                    ushort b = cast(ushort)(data[(offset + 2)] * 0xFFFF);
                    ubyte[6] bytes = nativeToLittleEndian(r) ~ nativeToLittleEndian(g) ~ nativeToLittleEndian(b);
                    scanline[(x * 3 * ushort.sizeof) + 0] = bytes[0];
                    scanline[(x * 3 * ushort.sizeof) + 1] = bytes[1];
                    scanline[(x * 3 * ushort.sizeof) + 2] = bytes[2];
                    scanline[(x * 3 * ushort.sizeof) + 3] = bytes[3];
                    scanline[(x * 3 * ushort.sizeof) + 4] = bytes[4];
                    scanline[(x * 3 * ushort.sizeof) + 5] = bytes[5];
            }
    }
    FreeImage_Save(FIF_PNG, bitmap, fileName.toStringz);
    FreeImage_Unload(bitmap);
}

最后，要编码UINT32灰度图像(目前仅限于TIFF )，您可以这样做。

void toFreeImageTIF32(string fileName, const double width, const double height, double[] data) {
    FIBITMAP *bitmap = FreeImage_AllocateT(FIT_UINT32, cast(int)width, cast(int)height);

    //DEBUG
    int xtest = cast(int)(width/2);
    int ytest = cast(int)(height/2);
    uint comp1a = cast(uint)(data[cast(ulong)(((height - 1) - ytest) * width + xtest)] * 0xFFFFFFFF);
    writeln("initial: ", nativeToLittleEndian(comp1a));

    for(int y = 0; y < height; y++) {
            ubyte *scanline = FreeImage_GetScanLine(bitmap, y);
            for(int x = 0; x < width; x++) {
                    //This magic has to happen with the y-coordinate in order to keep FreeImage from following its default behavior, and generating
                    //the image upside down.
                    ulong i = cast(ulong)(((height - 1) - y) * width + x);
                    uint v = cast(uint)(data[i] * 0xFFFFFFFF);
                    ubyte[4] bytes = nativeToLittleEndian(v);
                    scanline[x * uint.sizeof + 0] = bytes[0];
                    scanline[x * uint.sizeof + 1] = bytes[1];
                    scanline[x * uint.sizeof + 2] = bytes[2];
                    scanline[x * uint.sizeof + 3] = bytes[3];
            }
    }

    //DEBUG
    ulong index = cast(ulong)(xtest * uint.sizeof);
    writeln("Final: ", FreeImage_GetScanLine(bitmap, ytest)
            [index .. index + uint.sizeof]);

    FreeImage_Save(FIF_TIFF, bitmap, fileName.toStringz);
    FreeImage_Unload(bitmap);
}

我还没有找到一个由其他人构建的程序，它可以很容易地在监视器的调色板上呈现32位的灰度图像。但是，我留下了我的检查代码，在这些代码中，在顶部调试和底部调试时都会始终写出相同的数组，这对我来说已经足够一致了。

希望这能在未来帮助其他人。