数字图像灰度化方法研究

【摘 要】灰度化在图像处理中至关重要，介绍了几种基本的图像灰度化方法的原理，并编程实现了这几种灰度化方法。

【关键词】灰度化 RGB HSI HSV

一、引言

彩色摄像机采集的图像一般是RGB三个颜色通道的模型，即拥有红（700nm）、绿（546.1nm）、蓝（435.8nm）三个分量，这三个分量不同比例的混合，可以得到人类视觉上几乎全部的色彩信息[1]。但由于该信息占据存储空间大小灰度化后的三倍，并且三个通道没办法按照数学方法进行一些必要的处理（比如边缘检测或者二值化），故需将RGB模型处理成为一种新的色彩通道，该模型只有一个色彩通道，可以令R=G=B，这样原本用三个通道的信息，便转化为一个叫做灰度的值，而这个值的范围同样是0～255，并且可以直观地认为，该数字表示图像上色彩的亮度。由于彩色光（RGB混合）同一波长有可能对应不同的混合颜色，所以我们又定义了色调、饱和度、明度的概念。色调用于标识颜色，如果颜色可以用单一色光和白光按照一定比例配合，则这个颜色的色调用此单一色光的波长表示，若非单色光和白光按照比例合成，则这个颜色的色调用此非单色光的补光表示[2]。饱和度用以表示颜色的纯洁程度，明度用于表示颜色的明亮程度。要提取亮度分量，需要用到HSV和HSL模式。HSV由色调、饱和度、纯度表示颜色。HSL则由色调、饱和度、亮度三个通道构成，是目前应用最多的色彩模式之一[3～4]。灰度化一般可以采取RGB分量、HSL分量、HSV分量、HSI分量等方式。

二、 灰度化原理

（一）RGB分量法：将RGB空间中的R分量、G分量或B分量提取出来称为强度信号，变为所要的图形。

（二）HSL分量法：将RGB空间按公式转换为HSL空间，然后分别提取H、S、L分量[5]。

（三）HSV分量法：将RGB空间按公式转换为HSV空间，然后分别提取H、S、L分量。

（四）HSI分量法：人的视觉系统经常采用HSI色彩空间，它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。因此，在HSI色彩空间可以大大简化图像分析和处理的工作量。

三、灰度化的实现

四、总结

本文介绍了几种图像灰度化的方法，并用LABVIEW编程实现了，仿真结果表明对于不同的图像应该针对图像本身采用相应的灰度化方法。

参考文献：

[1]郝建青，张仲义，陈滨.基于车辆实时跟踪的编组站综合自动化系统集成方案的研究[J].铁道学报，2000，（2）：1-6.

[2]徐杰民，肖云.二维条码技术现状及发展前景[J].计算机与现代化，2004，（12）：141-142.

[3]张聪，张慧.复杂背景下维条码图像的提取[J].微计算机信息，2007，23（10）：302-304.

[4]霍宏涛，林小竹，何薇.数字图像处理[M].北京：北京理工大学出版社，2003.

[5]刘红霞.图像分割算法的研究与实现[D].上海：华东师范大学，2004.

作者简介：

赵 坤（1987-），女，硕士研究生，研究方向为电气设备在线监测与故障诊断；

赵书涛（1968-），男，博士，教授，研究方向为电气设备在线监测与故障诊断、电磁测量技术。