數字圖像入門 聊聊灰度圖像
夏昆岡 于 2011.11.08 12:17:01 | 源自:www.soomal.com | 版權:原創 | 平均/總評分:09.95/199
  • 制造商=CANON;型號=CANON EOS 40D;焦距=50毫米;日期=2011.11.05 10:20:33;光圈=F3.5;感光度=ISO100;曝光補償=-0.7EV;曝光時間=1/80秒
  • 在數字圖像中,有一類圖像顯得很特別,被稱為灰度圖像,俗稱黑白圖像。這類圖像只有8位,即0-255的256種變化。它記錄的是合成光的亮度值,而不記錄三原色光的亮度值。灰度圖像也可以轉換成24位圖像,灰度圖像中亮度為255的畫素,轉換后會記錄為紅綠藍均為255的值,依次類推。如果彩色轉成灰度呢?[注:24位彩色圖像對應的灰度圖像為8位,未來隨著48位圖像的普及,灰度圖像的位數也會相應提高]

  • 我們先生成一張紅綠藍色塊組成的圖像,色值均為最高值,即對應的值為255,如果轉成灰度,會不會得到一樣的結果呢?

  • 實際情況并不是這樣,轉換后發現,綠色最淺、紅色其次,藍色最深。深淺代表色彩的亮度,最大值的綠色在單色中,亮度最高。在實際視覺體驗當中,也會覺得綠色最為刺眼。

  • 在很多情況下,不同的色彩,會對應相同的灰度,即具有相同的亮度。例如RGB(0,129,0)[中度綠色]與RGB(255,0,0)[紅色],在轉換后,結果一樣。

  • 利用這個原理,可以做色弱測試。因為亮度相同,如果無法區分色彩,就無法分辨出測試圖案。

    這種轉換基于人眼對不同色彩的亮度感知程度,有一個心理公式作為算法的源頭。

    • 灰度= 紅*0.299 + 綠*0.587 + 藍*0.114

    可以看到各色在亮度中的權重并不一樣,因此不同的單色會有這不同的對應灰度值。基于這種算法轉換出來的灰度圖像,與原圖的明暗變化最為一致,也是彩色轉灰度圖像的標準模式。

  • 轉灰度的算法,不僅限于一個,還有很多其他算法,用于不同用途。例如很多用戶喜歡使用去色方式獲得灰度圖像,這種方式就是使用的平均算法。這種算法下,紅綠藍三色的亮度權重相等,所以得到的結果與基于心理公式的很不一樣。

  • 制造商=SONY;型號=NEX-5N;焦距=16毫米;日期=2011.09.19 11:49:25;光圈=F5.6;測光模式=模式;感光度=ISO100;曝光補償=0.0EV;曝光時間=1/800秒;曝光程式=光圈優先
  • 轉換一些實際場景,也能看到不同算法之間的差異。轉灰度的算法還有很多,這里不一一介紹,這也不是本文重點。需要明確的是,彩色圖像與灰度圖像之間的對應關系。灰度值對應的是亮度,值越高,亮度越高,反之則越低,顏色值并不等于合成光的亮度。你可以簡單的把灰度圖像理解為亮度記錄表格

    亮度變化豐富,就能形成明暗變化豐富細膩的光與影,很多時候,我們稱贊一張照片層次豐富或者說這圖一片死板,這種印象其實主要是由明暗變化程度所決定。有些讀者,在后期處理時,會喜歡加大色彩飽和度到溢出的邊緣,這樣其實犧牲了色彩細節,從而導致明暗變化變弱,失去了層次感。

    理性派可能會糾結于一個問題,既然灰度圖像只有256色,是不是意味著數字圖像的明暗亮度變化只有256層?不是這樣,灰度圖像也是整數矩陣,記錄的每一個亮度值,都是取整后的整數。再看看那個心理公式,就能明白每個整數的背后都意味著流失精度。實際上,一張24位彩色圖像實際能產生的層次遠遠大于256級。

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