用point 方法太慢了，还是用api的getDIBits和setDIBits吧，彩图转灰度图的代码如下：
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Private Declare Function GetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hBitmap As Long, ByVal dwCount As Long, lpBits As Any) As Long
Private Declare Function SetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hBitmap As Long, ByVal dwCount As Long, lpBits As Any) As Long
Private Declare Function GetDIBits Lib "gdi32" (ByVal aHDC As Long, ByVal hBitmap As Long, ByVal nStartScan As Long, ByVal nNumScans As Long, lpBits As Any, lpBI As BitMapInfo, ByVal 唤尘wUsage As Long) As Long
Private Declare Function SetDIBits Lib "gdi32" (ByVal hdc As Long, ByVal hBitmap As Long, ByVal nStartScan As Long, ByVal nNumScans As Long, lpBits As Any, lpBI As BitMapInfo, ByVal wUsage As Long) As Long
Private Type BitMapInfoHeader ''文件信息头——BITMAPINFOHEADER
biSize As Long
biWidth As Long
biHeight As Long
biPlanes As Integer
biBitCount As Integer
biCompression As Long
biSizeImage As Long
biXPelsPerMeter As Long
biYPelsPerMeter As Long
biClrUsed As Long
biClrImportant As Long
End Type
Private Type RGBQuad
rgbBlue As Byte
rgbGreen As Byte
rgbRed As Byte
''rgbReserved As Byte
End Type
Private Type BitMapInfo
bmiHeader As BitMapInfoHeader
bmiColors As RGBQuad
End Type
Private Sub Command1_Click()
Dim ix As Integer
Dim iy As Integer
Dim iWidth As Integer '以像素为单位的图形宽度
Dim iHeight As Integer '以像素为单位的图形高度
Dim bytGray As Byte
Dim bytThreshold As Byte
Dim bits() As Byte '三维数组，用于获取原彩色图像中各像素的RGB数值以及存放转化后的灰度值
Dim bitsBW() As Byte '三维数组，用于存放转化为黑白图后各搜链昌像素的值
'获取图形的宽度和高度
iWidth = Picture1.ScaleWidth / Screen.TwipsPerPixelX
iHeight = Picture1.ScaleHeight / Screen.TwipsPerPixelY
Picture1.Picture = Picture1.Image
'创建并初始化一个bitMapInfo自定义类型
Dim bi24BitInfo As BitMapInfo
With bi24BitInfo.bmiHeader
.biBitCount = 32
.biCompression = 0
.biPlanes = 1
.biSize = Len(bi24BitInfo.bmiHeader)
.biWidth = iWidth
.biHeight 世扒= Picture1.ScaleHeight / Screen.TwipsPerPixelY
End With
'重新定义数组大小
ReDim bits(3, 0 To iWidth, 0 To iHeight) As Byte
ReDim bitsBW(3, 0 To iWidth, 0 To iHeight) As Byte
'使用GetDIBits方法一次性获取picture1中各点的rgb值，比point方法或getPixel函数逐像素获取像素rgb要快出一个数量级
lrtn = GetDIBits(Picture1.hdc, Picture1.Picture.Handle, 0, iHeight, bits(0, 0, 0), bi24BitInfo, 0)
'数组的三个维度分别代表像素的RGB分量、以图形左下角为原点的X和Y坐标。
'具体说来，这时bits(0,2,3)代表从图形左下角数起横向第2个纵向第3个像素的Blue值，而bits(1,2,3)和bits(2,2,3)分别的Green值和Red值.
bytThreshold = 128 '这里定义转换为黑白图像时的阈值为128，即灰色亮度大于128的像素转为白色，小于128的像素转为黑的，此值可根据需要修改为0-255之前任意数值
For ix = 0 To iWidth
For iy = 0 To iHeight
'***********RGB转为灰度的算法有多种，这里给出常见的两种*******
'bytGray = bits(0, ix, iy) * 0.11 + bits(1, ix, iy) * 0.59 + bits(2, ix, iy) * 0.3 '这是传统的根据三原色亮度加权得到灰阶的算法
bytGray = (bits(0, ix, iy) ^ 2.2 * 0.0722 + bits(1, ix, iy) ^ 2.2 * 0.7152 + bits(2, ix, iy) ^ 2.2 * 0.2126) ^ (1 / 2.2) '这是简化 sRGB IEC61966-2.1 [gamma=2.20]，有点类似于photoshop中所用的算法
bits(0, ix, iy) = bytGray
bits(1, ix, iy) = bytGray
bits(2, ix, iy) = bytGray
'*********转为黑白图像********
If bits(0, ix, iy) bytThreshold Then
bitsBW(0, ix, iy) = 0
bitsBW(1, ix, iy) = 0
bitsBW(2, ix, iy) = 0
Else
bitsBW(0, ix, iy) = 255
bitsBW(1, ix, iy) = 255
bitsBW(2, ix, iy) = 255
End If
Next
Next
'将灰度图显示到picture2中
Picture2.Picture = Picture2.Image '如果picture2的picture属性为空，需要在setDIBits之前将其picture属性设置一下，否则无法显示出图形
SetDIBits Picture2.hdc, Picture2.Picture.Handle, 0, iHeight, bits(0, 0, 0), bi24BitInfo, 0
Picture2.Picture = Picture2.Image
'将黑白图显示到picture3中
Picture3.Picture = Picture3.Image
SetDIBits Picture3.hdc, Picture3.Picture.Handle, 0, iHeight, bitsBW(0, 0, 0), bi24BitInfo, 0
Picture3.Picture = Picture3.Image
End Sub
代码运行很快，如图所示图片基本可瞬间完成
不要分
灰度图像的像素的取值范围为
0-255,0代销橡表黑，255代表最亮，中间值是不同的亮度
图像二值化，就是通指笑过唯斗含某个判断标准，将灰度图像变成只有两个值的图像，即图像值不是0，就是255
阈值，就是这个判断标准，比如，如果阈值取100，那么图像灰度小于等于100的像素，都变成0
图像灰度大于100的，都变成255
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的陪燃迅部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法，但如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果。
本文针对几种经典而常用的二值发放进行了简单的讨论并给出了其vb点虐 实现。
1、P-Tile法
Doyle于1962年提出的P-Tile (即P分位数法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法根据先验概率来设定阈值，使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率，该方法简单高效，但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。
2、OTSU 算法（大津法）
OSTU算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。1978 OTSU年提出芦此的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效，一直广为使用。
3、迭代法（最佳阀值法）
(1)． 求出图象的最大灰度值和最小灰度值，分别记为Zl和Zk，令初始阈值为：
(2)． 根据阈值TK将图象分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值Z0和ZB:
式中，Z(i,j）是图像上(i,j)点的象素值，N(i,j)是(i,j)点的权值，一般取1。
(3)． 若TK=TK+1，则所得即为阈值，否则转2，迭代计算。
4、一维最大熵阈值法
它的思想是统计图像中每一个灰度级出现的概率 ，计算该灰度级的熵 ,假设以灰度级T分割图像，图像中低于T灰度级的像素点构成目标物体（O），高于灰度级T的像素点构成背景（B），那么各个灰度级在本区的分布概率为：
O区： i=1,2……,t
B区： i=t+1,t+2……L-1
上式中的 ,这样对于数字图像中的目标和背景区域的熵分段瞎别为：
对图像中的每一个灰度级分别求取W=H0 +HB，选取使W最大的灰度级作为分割图像的阈值，这就是一维最大熵阈值图像分割法。
重庆分公司
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