圖像灰度化的三種方法比較分析

由于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中大部分的工件是彩色物件，而對(duì)于計(jì)算機(jī)來說彩色圖片包含的信息太多，以至于對(duì)于計(jì)算機(jī)來說任務(wù)過于繁重。處理圖像的時(shí)候，要分別對(duì)RGB三種分量進(jìn)行處理，實(shí)際上RGB并不能反映圖像的形態(tài)特征，只是從光學(xué)的原理上進(jìn)行顏色的調(diào)配。因此選擇一種合適的并且使用的灰度化算法作為預(yù)處理的方式對(duì)于工業(yè)生產(chǎn)和信息處理具有非常重大的意義。圖像灰度化的定義將RGB圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程成為圖像灰度化。對(duì)于一般的工件來說CCD獲得的工件通常是RGB圖像，對(duì)于每個(gè)圖像來說，每個(gè)像素通常有三通道組成，也就是RGB三通道。而對(duì)于彩色圖像來說在傳到計(jì)算機(jī)時(shí)傳入的信息太多，這對(duì)于計(jì)算機(jī)來說直接處理彩色圖像難度非常大。當(dāng)R=G=B時(shí)，圖像僅由一個(gè)分量就可以表示出來，這對(duì)于計(jì)算機(jī)來說減少了很多的任務(wù)量?；叶葓D像上每個(gè)像素的顏色值又稱為灰度，指黑白圖像中點(diǎn)的顏色深度，范圍一般從0到255，白色為255，黑色為0。所謂灰度值是指色彩的濃淡程度，灰度直方圖是指一幅數(shù)字圖像中，對(duì)應(yīng)每一個(gè)灰度值統(tǒng)計(jì)出具有該灰度值的象素?cái)?shù)?；叶染褪菦]有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一個(gè)二值灰度圖像，它的象素值只能為0或1，我們說它的灰度級(jí)為2。用個(gè)例子來說明吧：一個(gè)256級(jí)灰度的圖像，如果RGB三個(gè)量相同時(shí)，如：RGB(100,100,100)就代表灰度為100，RGB(50,50,50)代表灰度為50。現(xiàn)在大部分的彩色圖像都是采用RGB顏色模式，處理圖像的時(shí)候，要分別對(duì)RGB三種分量進(jìn)行處理，實(shí)際上RGB并不能反映圖像的形態(tài)特征，只是從光學(xué)的原理上進(jìn)行顏色的調(diào)配。圖像灰度化處理可以作為圖像處理的預(yù)處理步驟，為之后的圖像分割、圖像識(shí)別和圖像分析等上層操作做準(zhǔn)備。3圖像灰度化的方法圖像灰度化常用以下幾種方法：（1）分量法將彩色圖像的三個(gè)分量的亮度作為三個(gè)灰度圖像的灰度值，根據(jù)實(shí)際需要選擇一種灰度圖像。公式如下：（2）最大值法（3）平均值法將彩色圖像的三個(gè)分量亮度求平均得到一個(gè)灰度值：（4）加權(quán)平均法根據(jù)重要性和其他的指標(biāo)，將三個(gè)分量用不同的權(quán)值進(jìn)行加權(quán)平均。對(duì)于人類來說，人眼對(duì)于綠色的敏感程度最高，對(duì)于藍(lán)色的敏感程度最低，因此，按照以下公式對(duì)RGB三個(gè)分量進(jìn)行加權(quán)平均得到比較合理的灰度圖像。4

Matlab對(duì)比仿真待仿真的源程序如下：firstpic=imread('C:\gongjian.jpg');figure(1);imshow(Firstpic);

MyFirstGrayPic=rgb2gray(Firstpic);figure(2);imshow(firstpic);

[rows,cols,colors]=size(Firstpic);MidGrayPic1=zeros(rows,cols);MidGrayPic1=uint8(MidGrayPic1);fori=1:rows

forj=1:cols

sum=0;

fork=1:colors

sum=sum+Firstpic(i,j,k)/3;

end

MidGrayPic1(i,j)=sum;

end

end

figure(3);imshow(MidGrayPic1);

MidGrayPic2=zeros(rows,cols);MidGrayPic2=uint8(MidGrayPic2)fori=1:rows

forj=1:cols

MidGrayPic2(i,j)=max(Firstpic(i,j,:));

endendfigure(4);imshow(MidGrayPic2);MidGrayPic3=zeros(rows,cols);MidGrayPic3=uint8(MidGrayPic3);fori=1:rows

forj=1:cols

MidGrayPic3(i,j)=Firstpic(i,j,1)*0.30+Firstpic(i,j,2)*0.59+Firstpic(i,j,3)*0.11;

endendfigure(5);imshow(MidGrayPic3);5仿真結(jié)果對(duì)比經(jīng)過仿真后，不同圖像灰度化的方法各結(jié)果分別如下圖1所示：（a）原圖（b）系統(tǒng)函數(shù)灰度化

（c）加權(quán)平均值灰度化（d）最大值法灰度化

（e）平均值法灰度化圖1

不同圖像灰度化的方法各結(jié)果對(duì)比圖由于此次工件選擇的是金色物體，我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于Matlab自帶函數(shù)進(jìn)行的灰度化，得到的圖片能夠滿足一般的信息處理要求，但是整體有一些偏白。對(duì)于本次處理平均值法對(duì)比度有一些差，此次對(duì)比后得出加權(quán)平均值法灰度化和最大值法灰度化得到的結(jié)果最好，圖片的對(duì)比度得到了改善，細(xì)節(jié)也處理得較為妥當(dāng)。結(jié)束語圖像灰度化作為圖像預(yù)處理的重要步驟