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《一種基于梯度域的彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像的方法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、電子數(shù)字成像影像技術(shù)2007年第3期一種基于梯度域的彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像的方法章衛(wèi)祥,周秉鋒(北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)研究所,北京100871)摘要:本文提出了一種基于梯度域的彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像的方法。當(dāng)彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像時(shí),一些亮度相似但顏色不同的可視細(xì)節(jié)可能會(huì)丟失。本文通過(guò)在梯度域的操作,試圖減少這種彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像時(shí)可視細(xì)節(jié)的丟失。此方法首先將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)化到LCrCb空間,然后對(duì)各個(gè)分量分別計(jì)算其梯度。其次對(duì)亮度L的梯度進(jìn)行修改,若梯度值較大,則保持不變;若梯度值較小,并且對(duì)應(yīng)位置色差分量Cr或Cb的梯
2、度值較大,則保持亮度L梯度的方向不變,適當(dāng)放大其大小。最后通過(guò)對(duì)修改后的亮度梯度求解泊松方程,得到灰度圖像。實(shí)驗(yàn)表明,此方法獲得的灰度圖像保留了大部分的可視細(xì)節(jié)。關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)圖象處理;彩色圖像;灰度圖像;梯度域中圖分類號(hào):TD317.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1001—0270(2007)03—0020—03AColortoGrayMethodBasedonGradientDomainZHANGWei-xiang,ZHOUBing-feng(InstituteofComputerScienceandTechnology,Pe
3、kingUniversity,Beijing,100871)Abstract:Inthispaper,wedevelopedacolortograymethodbasedongradientdomain.Whenacolorimageisconvertedintograyimage,somevisibledetailscausedbythechromaticdifferencewithsimilarluminancewillbelost.Weattempttopreservethesedetailsthroughtheproc
4、essingonthegradientdomain.Ourmethodhasthreesteps.First,itconvertstheinputimageintoLCrCbcolorspaceandcalculatesthegradientsofeverychannel.Secondly,thesmallgradientsofLchannelareaugmentedifthecorrespondinggradientsofCrorCbchannelarelarge,andtheotherskeepunchanged.Fina
5、lly,thegrayimageisobtainedfromthemodifiedgradientsofLchannelbysolvingaPoissonequation.Theexperimentsshowthatthemostvisibledetailsarepreservedinthegrayimage.KeyWords:Digitalimageprocessing;colorimage;grayimage;gradientdomain傳統(tǒng)的彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像的方法一般是對(duì)各1引言個(gè)通道加權(quán)求和,這樣求得的灰度圖像對(duì)應(yīng)實(shí)
6、際場(chǎng)現(xiàn)在彩色圖像已經(jīng)得到了很廣泛的應(yīng)用,但是,景的亮度,例如LCrCb空間的L通道,可以由RGB三仍然有很多情況使用灰度圖像,例如黑白打印機(jī)等,個(gè)通道加權(quán)求和得到,反映場(chǎng)景的亮度,可以單獨(dú)拿所以,有時(shí)需要將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像。出來(lái)作為灰度圖像。收稿日期:2006-11-02作者簡(jiǎn)介:章衛(wèi)祥,男(1979-)。2001年畢業(yè)于北京大學(xué)地球物理學(xué)系,獲得學(xué)士學(xué)位;2004年畢業(yè)于北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)研究所,獲得碩士學(xué)位。主要從事高動(dòng)態(tài)范圍圖像、圖像分割等數(shù)字圖像處理方面的研究。周秉鋒,男(1963-)。北京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)
7、研究所研究員、博士生導(dǎo)師,研究所學(xué)術(shù)委員會(huì)委員,中國(guó)圖形圖像學(xué)會(huì)虛擬現(xiàn)實(shí)專業(yè)委員會(huì)委員。研究方向包括:機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)圖形模擬、幾何造型和CAD/CAM,彩色圖像處理。202007年第3期影像技術(shù)電子數(shù)字成像亮度相同或相近但顏色不同的區(qū)域,在彩色圖(1)像中,我們很易區(qū)別,但是,通過(guò)傳統(tǒng)方法轉(zhuǎn)化為灰度圖像后,這些區(qū)別就消失或很難分辯了。我們的目要從梯度G恢復(fù)灰度圖像I,不能直接積分,我〔2〕標(biāo)不是要灰度圖像準(zhǔn)確反映實(shí)際場(chǎng)景的亮度,而是們按照文獻(xiàn)中的方法,搜索二維函數(shù)空間,使得灰要在灰度圖像中盡可能多的保留彩色圖像中能夠區(qū)度圖像I的
8、梯度在最小平方差的意義上和G最接近,別的細(xì)節(jié)。也就是要最小化積分〔1〕Gooch等人已經(jīng)做了類似的工作,他們首先將(2)圖像轉(zhuǎn)換到CIELab顏色空間;然后利用亮度和色度的相鄰象素之間的差來(lái)生成灰度圖像相鄰象素之間其中,的差;最后通過(guò)優(yōu)化算法得到灰度圖像。我們的方法是先將圖像
