图像处理----图像灰度化处理

一、图像灰度化处理的基本原理
    将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
二、图像灰度化的方法
    常用灰度化方法有一下三种：
     

    公式（2.1）取RGB通道的平均值，得到的图像相对比较柔和，同时也缩小了目标和背景的平均亮度差，不利于后续的阀值处理。公式（2.2）考虑了人眼对绿色的适应度最强，蓝色次之，红色最差。在处理绿色调和蓝色调的验证码图像时，公式（2.2）的效果令人满意，但在处理红色调的图像时，因为公式中红色的权值很小，灰度化后目标像素和背景像素的亮度差值被严重缩小，效果还不如公式（2.1）。公式（2.3）基于一个前提，那就是有限保留目标像素的亮度信息，利于后续的阀值分割。

    需要说明的是，要根据图像灰度化的目的不同，原图色彩特征的不同，选择合适的灰度化方法。

三、C6748例程

    在光盘例程中的Algorithm文件夹下的例程RGB2Gray即为图像灰度化的例程。

1. void RGB2Gray(unsigned int N, const unsigned char *Image, unsigned char *Gray)
   
2. {
   
3.         unsigned int i;
   
4. 
   
5.         for(i = 0; i > 8;
   
6.         }
   
7. }

复制代码

   例程中使用的灰度化方式是第二种的改进版。原版公式是直接乘以浮点数的，由于灰度化后像素点的变换范围就是255，所以预先使用255乘以浮点数转换成整数的方式，提高了处理器的转换速度。

OK,图像灰度化后，在进行二值化。