073621013王強

1、如何進行彩色圖像灰度化處理 073621013 王強摘要： 圖像灰度化是指只含亮度信息, 不含色彩信息的圖像,廣泛應用于圖像模式識別、 圖像分割、 圖像增強等數(shù)字圖像處理的各個領域。本次設計通過加權平均法、平均值法和最大值法這三種方法，實現(xiàn)了彩色圖像的灰度化處理，并對它們進行了對比分析。關鍵詞:加權平均法；平均值法；最大值法；彩色圖像；灰度化 引言：數(shù)字圖像處理就是采用一定的算法對數(shù)字圖像進行處理，以獲得人眼視覺或者某種接受系統(tǒng)所需要的圖像處理過程。圖像處理的基礎是數(shù)字，主要任務是進行各種算法設計和算法實現(xiàn)。目前，圖像處理技術已經(jīng)在許多不同的應用領域中得到重視，并取得了巨大成就。根據(jù)應用領域要

2、求的不同，數(shù)字圖像處理技術可以分為許多分支技術。重要的分支技術有：(1) 圖像變換。可以有效地減少計算量，提高處理性能。(2) 圖像增強與復原。使圖像更加清晰，或者將其轉(zhuǎn)換為更適合人或機器分析的形式。(3) 圖像壓縮編碼。大大壓縮圖像描述的數(shù)據(jù)量，以便存儲和傳輸。(4) 圖像分割。將圖像中有意義的特征提取出來。(5) 圖像分析。對圖像中的不同對象進行分割、分類、識別、描述和解釋。(6) 圖像識別。進行圖像分割和提取，從而進行判別分類。(7) 圖像隱藏。媒體信息的相互隱藏。1.處理的相關理論及方案將彩色圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程稱為圖像的灰度化處理。彩色圖像中的每個像素的顏色有R、G、B三個分量

3、決定，而每個分量有255個中值可取，這樣一個像素點可以有1600多萬（255×255×255）的顏色的變化范圍。而灰度圖像是R、G、B三個分量相同的一種特殊的彩色圖像，其中一個像素點的變化范圍為255種，所以在數(shù)字圖像處理中一般先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計算量變得少一些?；叶葓D像的描述與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級的分布和特征。在RGB模型中，如果R=G=B時，則彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B的值叫做灰度值。因此，灰度圖像每個像素只需一個字節(jié)存放灰度值（又稱強度值、亮度值），灰度范圍為0-255。圖像的灰度化處理，一

4、般有以下三種設計方案：（1）加權平均法根據(jù)重要性及其它指標，將三個分量以不同的權值進行加權平均。由于人眼對綠色的敏感最高，對藍色敏感最低，因此，對RGB三分量進行加權平均能得到較合理的灰度圖像。（2）平均值法求出每個像素點的R、G、B三個分量的平均值，然后將彩色圖像中的這個平均值賦予給這個像素的三個分量。（3）最大值法將彩色圖像中的三分量亮度的最大值作為灰度圖的灰度值。分別采用了以上三種設計方案，即加權平均法、平均值法和最大值法，實現(xiàn)了彩色圖像的灰度化處理。2.處理的過程采用三種方法，實現(xiàn)對彩色圖像的灰度化處理。下面分別對其作具體分析如下：方法一：加權平均法根據(jù)重要性及其它指標，將R、G、B三

5、個分量以不同的權值進行加權平均。由于人眼對綠色的敏感度最高，對藍色敏感度最低。因此，我們可以按下式（1-1），對RGB三分量進行加權平均能得到較合理的灰度圖像。f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j) （1-1）方法二：平均值法將彩色圖像中的R、G、B三個分量的亮度求簡單的平均值，將得到均值作為灰度值輸出而得到灰度圖。其表達式見下式（1-2）：f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j) /3 （1-2）方法三：最大值法將彩色圖像中的R、G、B三個分量中亮度的最大值作為灰度圖的灰度值。其表達式見下式（1-3）： f(i,j)=max(R(i,j

6、),G(i,j),B(i,j) （1-3）3.舉例來分析并且比較對應如上三種方法，對此圖灰度化可分別得到如圖1, 2和3。圖1 采用加權平均法的灰度圖圖2 簡單平均法之灰度圖像圖3 最大值法之灰度圖像通過上面4副圖片可發(fā)現(xiàn)，以三種方法得到的處理結果并不完全相同，這是由于不同的處理方法對于灰度值的選取不同，其轉(zhuǎn)化是依據(jù)亮度方程f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)來實現(xiàn)的，即依據(jù)人眼對不同顏色的敏感度不同，對RGB分量以不同系數(shù)的加權平均，得到較為合理的灰度化結果。而采用方法二處理是對RGB三個分量取簡單的平均，從而得到對應灰度值，而方法三則是直接取用RG

7、B分量中最大值作為灰度值輸出。為作進一步說明問題，可以分別選用紅色圖，綠色圖以及藍色圖用如上方法處理后來進一步比較說明。首先，選用以紅色分量較多的圖像進行處理，如圖4所示。圖4 紅色圖像灰度化對比觀察如上對比結果可以發(fā)現(xiàn)，對于前兩種方法處理得到的figure2和figure3，兩圖中紅色分量灰度化之后基本沒有區(qū)別，這是由于采用加權平均法對紅色分量R的加權系數(shù)為0.30，而采用簡單平均法的紅色分量系數(shù)為0.33，故兩者對于紅色分量的處理結果區(qū)別不大，而對于figure4，其采用最大值法，故在亮度現(xiàn)實上明顯大于前面二者。接下來，選取一綠色分量為主的圖像進行處理分析，如圖5所示。圖5 綠色圖像灰度化

8、對比觀察如上對比圖像結果可以發(fā)現(xiàn)，figure3的亮度明顯低于figure2，而figure4的亮度則為三個處理結果中最大的。稍加分析，不難發(fā)現(xiàn)，這是由于在方法一的處理中，其對于綠色分量的加權系數(shù)為0.59，而方法二中綠色分量的系數(shù)約為0.33，加之上圖中物體部分顏色為綠色，故作處理后，方法一所得的灰度值大于方法二處理得到的灰度值，因而在顯示上，方法一對應的figure2較之方法二對應的figure3更亮；而對于方法三所得的figure4，因其取的是最大值，故最終的灰度值也最大，所以顯示最亮。最后，選取一藍色分量為主的圖像進行處理，如圖6所示。圖6 藍色圖像灰度化對比對比如上圖像可以發(fā)現(xiàn)，此時

9、figure3的亮度大于figure2的，而figure4的亮度依然是三個圖像中最大的。這是由于在得到figure2的方法中，其對于藍色分量的加權系數(shù)是0.11，而figure3對應的方法二中藍色分量的系數(shù)約為0.33，加之此圖像中藍色分量居多，因而就不難解釋如上現(xiàn)象，對于方法一處理后對應像素點的灰度值小于方法三處理后對應點的灰度值，故顯示在圖像上，figure2就偏暗，而figure4取的是最大值，故最終在亮度顯示上最亮。根據(jù)上文分析，不難解釋在圖像1, 2和3之間顯示不同的問題。由于原圖是一七彩圖，其包含了紅、綠、藍以及這三者組合得到的其他顏色分量，故在最終顯示上，由方法一所得的圖1可在對

10、比方法二所得的圖2時，有些部分偏亮，而有些部分則偏暗，這都是由于兩種方法中對不RGB三個不同分量的加權平均系數(shù)不一致而造成的。而對于方法三，由于它只是簡單的選取三個分量中的最大值作為灰度值輸出，故圖3的亮度最大。4.得出結論通過這次的課程論文，我深深的感受到了自身的不足。不但需要多方面的知識，同時還要考驗一個人的獨立動腦能力和動手能力，這在課本上學不到的。另外，這還要求我們具有一定的自學能力，在面對多次錯誤時要能冷靜，并且還要有堅定的意志力，并且使我實際中，僅僅擁有理論知識是遠遠不夠的，如果不能把理論賦予實踐，再豐富的理論知識也只能是“紙上談兵”，只有將理論與實踐相結合，才能結出智慧的果實。這次設計論文是對我們綜合能力的檢測，是培養(yǎng)我們的專業(yè)素養(yǎng)以及學習興趣的很好的途徑，學習把理論付諸于實現(xiàn)，能夠讓我們更加清楚的看到我們努力的結果。雖然本次設計已經(jīng)結束了，但是我不會忘記從中收到的感受與啟發(fā)，相信在以后的學習中，我將更加認真努力，爭取從知識以及動手能力方面都能更上一層樓！參考文獻1龔聲蓉,劉純平. 數(shù)字圖像處理與分析.清華大學出版社，2006.7.2 Rafael C.Gonzalez ，Richard E.wo