图像灰度化总结

目前，在图像处理过程中，最常用的彩色图片格式有RGB，HSV、YUV以及HLS三种。以下分别对这三种格式的彩色图像进行灰度化实现。

1、RGB空间图像

     定义于RGB空间的彩色图，其每个像素点的色彩由R、G、B三个分量共同决定。每个分量在内存所占的位数共同决定了图像深度，即每个像素点所占的字节数。以常见的24深度彩色RGB图来说，其三个分量各占1个字节，这样每个分量可以取值为0~255，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。对这样一幅彩色图来说，其对应的灰度图则是只有8位的图像深度（可认为它是RGB三个分量相等），这也说明了灰度图图像处理所需的计算量确实要少。不过需要注意的是，虽然丢失了一些颜色等级，但是从整幅图像的整体和局部的色彩以及亮度等级分布特征来看，灰度图描述与彩色图的描述是一致的。
     对于RGB图像进行灰度化，通俗点说就是对图像的RGB三个分量进行加权平均得到最终的灰度值。最常见的加权方法如下：  

      1）Gray=B；Gray=G；Gray=R

      2）Gray=max(B+G+R)

      3）Gray=(B+G+R)/3

      4）Gray= 0.072169B+ 0.715160G+ 0.212671R

      5）Gray= 0.11B+ 0.59G+ 0.3R

     这三种方法中，第一种为分量法，即用RGB三个分量的某一个分量作为该点的灰度值；第二种方法为最大值法，将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。第三种方法将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度图；后两种都是属于加权平均法，其中第四种是OpenCV开放库所采用的灰度权值，第五种为从人体生理学角度所提出的一种权值（人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低）。

2、其他颜色空间的灰度化

     关于HSV以及HLS颜色空间的彩色图灰度化，可以参考网页《HSL和HSV色彩空间》，该网页中所述方法可将几种不同颜色表达方式进行转换，将其转换到RGB空间，然后再采用上述公式进行灰度化。

     关于YUV空间的彩色图像，其Y的分量的物理意义本身就是像素点的亮度，由该值反映亮度等级，因此可根据RGB和YUV颜色空间的变化关系建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。