图像灰度值的概念是什么.pdf资源-CSDN文库

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46 浏览量 2022-07-01 20:12:09 上传评论收藏 43KB PDF 举报

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图像灰度值的概念是什么？灰度也可以认为是亮度，简单说就是色彩的深浅程度。

实际上在我们的日常生活中，通过三原色色彩深浅的组合，可以组成各种不同的颜色。

产品能够展现的灰度数量越多，也就意味着这款产品的色彩表现力更加丰富，能够实现更强

的色彩层次。例如三原色 16 级灰度，能显示的颜色就是 16×16×16=4096 色。不过目前的

产品 256 级灰度已经非常地普遍了。

所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色

的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的

位数和显示器本身的性能。如每个象素的颜色用 16 位二进制数表示，我们就叫它 16 位图，

它可以表达 2 的 16 次方即 65536 种颜色。如每一个象素采用 24 位二进制数表示，我们就叫

它 24 位图，它可以表达 2 的 24 次方即 16777216 种颜色。

灰度就是没有色彩，RGB 色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象，它的象素值

只能为 0 或 1，我们说它的灰度级为 2。用个例子来说明吧：一个 256 级灰度的图象，

RGB(100,100,100)就代表灰度为 100,RGB(50,50,50)代表灰度为 50。

灰度是指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0 到 255，白色为 255 ，黑色为 0，故

黑白图片也称灰度图像，在医学、图像识别领域有很广泛的用途

若是彩色图象的灰度其实在转化为黑白图像后的像素值（是一种广义的提法），转化的

方法看应用的领域而定，一般按加权的方法转换，R ， G ，B 的比一般为 3：6：1。

任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，

我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：

1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100

3.移位方法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;

4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;

5.仅取绿色：Gray=G；

通过上述任一种方法求得 Gray 后，将原来的 RGB(R,G,B)中的 R,G,B 统一用 Gray 替换，

形成新的颜色 RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的 RGB(R,G,B)就是灰度图了。

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