方法一:
    对于彩色转灰度,有一个计算亮度Y的公式:
                          Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114
     方法二:
     而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法。
     注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法:
                          Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000
     RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个除法是整数 除法,所以需要加上500来实现四舍五入。
      就是由于该算法需要32位运算,所以该公式的另一个变种很流行:
                          Gray = (R*30 + G*59 + B*11 + 50) / 100
      方法三:
上面的整数算法已经很快了,但是有一点仍制约速度,就是最后的那个除法。移位比除法快多了,所以可以将系数缩放成 2的整数幂。
习惯上使用16位精度,2的16次幂是65536,所以这样计算系数:
                          0.299 * 65536 = 19595.264 ≈ 19595
                          0.587 * 65536 + (0.264) = 38469.632 + 0.264 = 38469.896 ≈ 38469
                          0.114 * 65536 + (0.896) =   7471.104 + 0.896 = 7472
可能很多人看见了,我所使用的舍入方式不是四舍五入。四舍五入会有较大的误差,应该将以前的计算结果的误差一起计算进去,舍入方式是去尾法:
写成表达式是:
                          Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
2至20位精度的系数:
                          Gray = (R*1 + G*2 + B*1) >> 2
                          Gray = (R*2 + G*5 + B*1) >> 3
                          Gray = (R*4 + G*10 + B*2) >> 4
                          Gray = (R*9 + G*19 + B*4) >> 5
                          Gray = (R*19 + G*37 + B*8) >> 6
                          Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7
                          Gray = (R*76 + G*150 + B*30) >> 8
                          Gray = (R*153 + G*300 + B*59) >> 9
                          Gray = (R*306 + G*601 + B*117) >> 10
                          Gray = (R*612 + G*1202 + B*234) >> 11
                          Gray = (R*1224 + G*2405 + B*467) >> 12
                          Gray = (R*2449 + G*4809 + B*934) >> 13
                          Gray = (R*4898 + G*9618 + B*1868) >> 14
                          Gray = (R*9797 + G*19235 + B*3736) >> 15
                          Gray = (R*19595 + G*38469 + B*7472) >> 16
                          Gray = (R*39190 + G*76939 + B*14943) >> 17
                          Gray = (R*78381 + G*153878 + B*29885) >> 18
                          Gray = (R*156762 + G*307757 + B*59769) >> 19
                          Gray = (R*313524 + G*615514 + B*119538) >> 20
仔细观察上面的表格,这些精度实际上是一样的:3与4、7与8、10与11、13与14、19与20
所以16位运算下最好的计算公式是使用7位精度,比先前那个系数缩放100倍的精度高,而且速度快:
                          Gray = (R*38 + G*75 + B*15) >> 7
其实最有意思的还是那个2位精度的,完全可以移位优化:
                          Gray = (R + (WORD)G<<1 + B) >> 2
     另一种是 Adobe Photoshop 里的公式
     Adobe RGB (1998) [gamma=2.20]
     Gray = (R^2.2 * 0.2973 + G^2.2 * 0.6274 + B^2.2 * 0.0753)^(1/2.2)
该方法运行速度稍慢,但是效果很好。
      还有就是   平均值方法
      GRAY = (RED+BLUE+GREEN)/3
    (GRAY,GRAY,GRAY ) 替代 (RED,GREEN,BLUE)

共收到 9 条回复
roenszm · #2 · 2012-8-14 00:43:21  回复 支持 反对
mark!对图象方面还是蛮感兴趣的=。=
琳琳 · #3 · 2012-8-14 07:26:30  回复 支持 反对
楼主这是纯粹照搬我昨天在人人发的日志吧……

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那必须是啊~  详情 回复 发表于 2012-8-14 21:04
vazor · #4 · 2012-8-14 07:49:03  回复 支持 反对
直接用opencv效率就比较高了

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用opencv还不如用matlab快,一个命令就完了~呵呵  详情 回复 发表于 2012-8-14 21:06
admin · #5 · 2012-8-14 21:04:54  回复 支持 反对
琳琳 发表于 2012-8-14 07:26
楼主这是纯粹照搬我昨天在人人发的日志吧……

那必须是啊~
admin · #6 · 2012-8-14 21:06:16  回复 支持 反对
vazor 发表于 2012-8-14 07:49
直接用opencv效率就比较高了

用opencv还不如用matlab快,一个命令就完了~呵呵

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额。。。matlab有工具箱嘛,数学运算用matlab不快,那啥快?不过这里的快只能解释为实现方便。莫非你弄个简单矩阵运算也要混合matlab编程?看楼主一直都在发图像处理方面的东西,比较亲切,我本科基本都在搞这,呵呵  详情 回复 发表于 2012-8-15 01:46
晨钟暮鼓 · #7 · 2012-8-14 21:44:38  回复 支持 反对
表示不懂!!!
vazor · #8 · 2012-8-15 01:46:27  回复 支持 反对
admin 发表于 2012-8-14 21:06
用opencv还不如用matlab快,一个命令就完了~呵呵

额。。。matlab有工具箱嘛,数学运算用matlab不快,那啥快?不过这里的快只能解释为实现方便。莫非你弄个简单矩阵运算也要混合matlab编程?看楼主一直都在发图像处理方面的东西,比较亲切,我本科基本都在搞这,呵呵

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嗯,是的,有image processing toolbox 因为现在我一直在做图像处理的工作,呵呵 opencv不是也得装,然后调用api嘛,有空多交流啊,哈哈~  详情 回复 发表于 2012-8-15 06:17
admin · #9 · 2012-8-15 06:17:47  回复 支持 反对
vazor 发表于 2012-8-15 01:46
额。。。matlab有工具箱嘛,数学运算用matlab不快,那啥快?不过这里的快只能解释为实现方便。莫非你弄个简单 ...

嗯,是的,有image processing toolbox
因为现在我一直在做图像处理的工作,呵呵
opencv不是也得装,然后调用api嘛,有空多交流啊,哈哈~
sunhongbo · #10 · 2012-8-15 15:53:17  回复 支持 反对
菜鸟路过。。
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