DSP原理及图像处理应用第8章 彩色图像转化成灰度图像1
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第一个缺点：是与黑白图像不兼容。把RGB 三基色转换为 灰度的方法是：灰度=R*0.3+G*0.59+B*0.11,这个转换过程显 然是比较复杂的。对于电视机而言，就意味着必须解码出 RGB信号才有可能得到黑白图像，而黑白电视机没有解码功 能，所以不能实现兼容。
第二个缺点：占用太多带宽。用RGB 三基色表示图像，每 个分量的带宽是均等的，都约等于亮度信号的带宽，所以对 于每个分量，都要用较大的带宽来描述。 第三个缺点：抗干扰能力差。由于G分量占有亮度值的59% ，所以当G受到干扰的时候，像素的亮度值会受到很大的影响 ，而人眼对亮度值的变化是十分敏感的，所以图像主观质量 会明显下降。
F (i, j ) 0.30 R(i, j ) 0.59 G(i, j) 0.11 B(i, j)
一、彩色图像灰度化的原理
方法2：平均值法
所谓平均值法就是对彩色图像的每个像素中的 R、 G、B三个分量的值进行简单的算术平均； 将得到平均值作为灰度图像对应像素的亮度值；
8.1.1 基本原理
1、RGB颜色模型：
俄国科学家罗蒙洛索夫于1756 年首先提出三基色
(RGB)的假设，奠定了认识色觉的基础。
RGB颜色空间作为一种常用的彩色图像表示模型，
它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组
合来表示每个像素的颜色。
8.1 RGB彩色图像转化成灰度图像
RGB颜色空间
Hale Waihona Puke Baidu
8.3 试验结果与分析
8.4 分析与总结
本章学习目标
了解彩色图像与灰度图像的基本属性； 理解彩色图像转化成灰度图像的基本方法； 掌握算法步骤与编程流程图；
掌握图像灰度化的DSP程序。
知识要点：
彩色图像灰度化的基本原理；
相应的DSP编程方法。
前 言
数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，是一门极具应 用价值的科学, 它随计算机技术的迅速发展而不断成熟; 数字图像处理技术已经开始广泛深入地应用于国计民生休戚 相关的各个领域 ；
8.2 YUV彩色图像转化成灰度图像
8.2 YUV彩色图像转化成灰度图像
1、YUV颜色空间
YUV（亦称YCbCr）是PAL电视系统所采用的一种 颜色编码方法；
用亮度和色差来描述色彩分量； 其中： Y: 亮度 U: B-Y,色度分量 V: R-Y色度分量
在图像传输中为什么不采用RGB模型：
三、程序流程图
以“加权平均法”为例， 流程图如右图所示。
四、 C语言代码与分析
void RGB2Gray ( unsigned char *R, /* 输入彩色图像的R分量 */ unsigned char *G /* 输入彩色图像的G分量 */ unsigned char *B, /* 输入彩色图像的B分量 */ unsigned char *Gray, /* 输出的灰度图像 */ int cols, int rows, /* 图像的宽度与高度 */ ) { int i; //定义局部变量 //采用循环的方式对图像中的每个像素进行灰度化 for (i = 0; i < cols*rows; i++) { //方法1: 加权平均法 *Gray++=0.3*(*R++)+ 0.59*(*G++)+ 0.11*(*B++); } }
YCbCr彩色图像等多种基本类型。
前 言
本章主要介绍怎样将彩色图像转化成灰度图像。
首先，介绍了彩色图像和灰度图像的一些基本属性
然后，给出了彩色图像转化成灰度图像的基本原理，并 列出编程步骤与程序流程图；
最后，按照转换方法设计出图像转换的DSP程序，并给
出试验结果。
8.1 RGB彩色图像转化成灰度图像
其计算式如下所示：
F (i, j) R(i, j) G(i, j) B(i, j) 3
一、彩色图像灰度化的原理 方法3：最大值法
所谓最大值法就是将彩色图像中每个像素的R、 G、B三个分量中的最大值作为灰度图对应像素 的灰度值。
其计算式如下：
F (i, j ) max( R(i, j ), G(i, j ), B(i, j ))
彩色图像灰度化：图像处理系统系统都要用到的基本技术， 例如人脸目标的检测、匹配以及运动物体目标的监测等；
图像灰度化的目的： 提高后续算法速度 提高系统综合应用的时效, 达到更为理想的要求。 因此研究或实现图像灰度化技术具有重要意义。
前 言
在计算机中，图像通常可分为：
二值图像、灰度图像、索引图像、RGB彩色图像和
问题1：将RGB彩色图像转化为灰度图像？
一、彩色图像灰度化的原理 一般有以下三种转化方案：
方法1： 加权平均法
所谓加权平均法就是根据三基色的重要性及其它指标， 将R、G、B三个分量以不同的权值进行加权平均
由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低； 因此，我们可以按下式对R、G、B三分量进行加权平均 ，则能得到较合理的灰度图像。
数字信号处理器原理A
第8章 彩色图像转化成 灰度图像
课前提问：
1、什么是彩色图像灰度化？ 2、RGB彩色图像转化成灰度的图像的方 法有几种？分别是什么？ 3、指出本章哪些地方有错误？或有错别 字？
目 录 第8章 彩色图像转化成灰度图像
8.1 RGB彩色图像转化成灰度图像
8.2 YUV彩色图像转化成灰度图像
二、 算法步骤
为了将RGB彩色图像转化成灰度图像，编程主要步骤如下：
输入：原彩色图像的三个颜色通道，即R、G和B；
输出：变换后的灰度图像Gray； Step 1：获取原彩色图像的高rows与宽度cols；
Step 2：为灰度图像Gray申请空间;
Step 3：for ( i=0; i<rows; r++) For (j=1; j<cols; j++) 采用一种灰度化方法计算Gray (i, j)处的灰度值； end for end for Step 4: 输出图像Gray，程序结束。
RGB模型可以建立在笛卡尔坐标系统里 其中三个轴分别为R、G、B; RGB的模型空间是个正方体.
8.1 RGB彩色图像转化成灰度图像
RGB彩色图像每一个像素的颜色值（由RGB三原 色表示）直接存放在图像矩阵中； RGB彩色图像的每一像素的颜色需由R、G、B三 个分量来表示； 设用N与M分别表示图像的高度与宽度，则该图像 要用三个二维矩阵来分别表示各个像素的R、G、 B三个颜色分量； RGB图像的数据类型一般为8位无符号整型。
第二个缺点：占用太多带宽。用RGB 三基色表示图像，每 个分量的带宽是均等的，都约等于亮度信号的带宽，所以对 于每个分量，都要用较大的带宽来描述。 第三个缺点：抗干扰能力差。由于G分量占有亮度值的59% ，所以当G受到干扰的时候，像素的亮度值会受到很大的影响 ，而人眼对亮度值的变化是十分敏感的，所以图像主观质量 会明显下降。
F (i, j ) 0.30 R(i, j ) 0.59 G(i, j) 0.11 B(i, j)
一、彩色图像灰度化的原理
方法2：平均值法
所谓平均值法就是对彩色图像的每个像素中的 R、 G、B三个分量的值进行简单的算术平均； 将得到平均值作为灰度图像对应像素的亮度值；
8.1.1 基本原理
1、RGB颜色模型：
俄国科学家罗蒙洛索夫于1756 年首先提出三基色
(RGB)的假设，奠定了认识色觉的基础。
RGB颜色空间作为一种常用的彩色图像表示模型，
它分别用红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色的组
合来表示每个像素的颜色。
8.1 RGB彩色图像转化成灰度图像
RGB颜色空间
Hale Waihona Puke Baidu
8.3 试验结果与分析
8.4 分析与总结
本章学习目标
了解彩色图像与灰度图像的基本属性； 理解彩色图像转化成灰度图像的基本方法； 掌握算法步骤与编程流程图；
掌握图像灰度化的DSP程序。
知识要点：
彩色图像灰度化的基本原理；
相应的DSP编程方法。
前 言
数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，是一门极具应 用价值的科学, 它随计算机技术的迅速发展而不断成熟; 数字图像处理技术已经开始广泛深入地应用于国计民生休戚 相关的各个领域 ；
8.2 YUV彩色图像转化成灰度图像
8.2 YUV彩色图像转化成灰度图像
1、YUV颜色空间
YUV（亦称YCbCr）是PAL电视系统所采用的一种 颜色编码方法；
用亮度和色差来描述色彩分量； 其中： Y: 亮度 U: B-Y,色度分量 V: R-Y色度分量
在图像传输中为什么不采用RGB模型：
三、程序流程图
以“加权平均法”为例， 流程图如右图所示。
四、 C语言代码与分析
void RGB2Gray ( unsigned char *R, /* 输入彩色图像的R分量 */ unsigned char *G /* 输入彩色图像的G分量 */ unsigned char *B, /* 输入彩色图像的B分量 */ unsigned char *Gray, /* 输出的灰度图像 */ int cols, int rows, /* 图像的宽度与高度 */ ) { int i; //定义局部变量 //采用循环的方式对图像中的每个像素进行灰度化 for (i = 0; i < cols*rows; i++) { //方法1: 加权平均法 *Gray++=0.3*(*R++)+ 0.59*(*G++)+ 0.11*(*B++); } }
YCbCr彩色图像等多种基本类型。
前 言
本章主要介绍怎样将彩色图像转化成灰度图像。
首先，介绍了彩色图像和灰度图像的一些基本属性
然后，给出了彩色图像转化成灰度图像的基本原理，并 列出编程步骤与程序流程图；
最后，按照转换方法设计出图像转换的DSP程序，并给
出试验结果。
8.1 RGB彩色图像转化成灰度图像
其计算式如下所示：
F (i, j) R(i, j) G(i, j) B(i, j) 3
一、彩色图像灰度化的原理 方法3：最大值法
所谓最大值法就是将彩色图像中每个像素的R、 G、B三个分量中的最大值作为灰度图对应像素 的灰度值。
其计算式如下：
F (i, j ) max( R(i, j ), G(i, j ), B(i, j ))
彩色图像灰度化：图像处理系统系统都要用到的基本技术， 例如人脸目标的检测、匹配以及运动物体目标的监测等；
图像灰度化的目的： 提高后续算法速度 提高系统综合应用的时效, 达到更为理想的要求。 因此研究或实现图像灰度化技术具有重要意义。
前 言
在计算机中，图像通常可分为：
二值图像、灰度图像、索引图像、RGB彩色图像和
问题1：将RGB彩色图像转化为灰度图像？
一、彩色图像灰度化的原理 一般有以下三种转化方案：
方法1： 加权平均法
所谓加权平均法就是根据三基色的重要性及其它指标， 将R、G、B三个分量以不同的权值进行加权平均
由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低； 因此，我们可以按下式对R、G、B三分量进行加权平均 ，则能得到较合理的灰度图像。
数字信号处理器原理A
第8章 彩色图像转化成 灰度图像
课前提问：
1、什么是彩色图像灰度化？ 2、RGB彩色图像转化成灰度的图像的方 法有几种？分别是什么？ 3、指出本章哪些地方有错误？或有错别 字？
目 录 第8章 彩色图像转化成灰度图像
8.1 RGB彩色图像转化成灰度图像
8.2 YUV彩色图像转化成灰度图像
二、 算法步骤
为了将RGB彩色图像转化成灰度图像，编程主要步骤如下：
输入：原彩色图像的三个颜色通道，即R、G和B；
输出：变换后的灰度图像Gray； Step 1：获取原彩色图像的高rows与宽度cols；
Step 2：为灰度图像Gray申请空间;
Step 3：for ( i=0; i<rows; r++) For (j=1; j<cols; j++) 采用一种灰度化方法计算Gray (i, j)处的灰度值； end for end for Step 4: 输出图像Gray，程序结束。
RGB模型可以建立在笛卡尔坐标系统里 其中三个轴分别为R、G、B; RGB的模型空间是个正方体.
8.1 RGB彩色图像转化成灰度图像
RGB彩色图像每一个像素的颜色值（由RGB三原 色表示）直接存放在图像矩阵中； RGB彩色图像的每一像素的颜色需由R、G、B三 个分量来表示； 设用N与M分别表示图像的高度与宽度，则该图像 要用三个二维矩阵来分别表示各个像素的R、G、 B三个颜色分量； RGB图像的数据类型一般为8位无符号整型。