1引言

由于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中大部分的工件是彩色物件，而對于計(jì)算機(jī)來說彩色圖片包含的信息太多，以至于對于計(jì)算機(jī)來說任務(wù)過于繁重。處理圖像的時候，要分別對RGB三種分量進(jìn)行處理，實(shí)際上RGB并不能反映圖像的形態(tài)特征，只是從光學(xué)的原理上進(jìn)行顏色的調(diào)配。因此選擇一種合適的并且使用的灰度化算法作為預(yù)處理的方式對于工業(yè)生產(chǎn)和信息處理具有非常重大的意義。

2圖像灰度化的定義

將RGB圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程成為圖像灰度化。對于一般的工件來說CCD獲得的工件通常是RGB圖像，對于每個圖像來說，每個像素通常有三通道組成，也就是RGB三通道。而對于彩色圖像來說在傳到計(jì)算機(jī)時傳入的信息太多，這對于計(jì)算機(jī)來說直接處理彩色圖像難度非常大。當(dāng)R=G=B時，圖像僅由一個分量就可以表示出來，這對于計(jì)算機(jī)來說減少了很多的任務(wù)量。

灰度圖像上每個像素的顏色值又稱為灰度，指黑白圖像中點(diǎn)的顏色深度，范圍一般從0到255，白色為255，黑色為0。所謂灰度值是指色彩的濃淡程度，灰度直方圖是指一幅數(shù)字圖像中，對應(yīng)每一個灰度值統(tǒng)計(jì)出具有該灰度值的象素數(shù)。

灰度就是沒有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一個二值灰度圖像，它的象素值只能為0或1，我們說它的灰度級為2。用個例子來說明吧：一個256級灰度的圖像，如果RGB三個量相同時，如：RGB(100,100,100)就代表灰度為100，RGB(50,50,50)代表灰度為50。

現(xiàn)在大部分的彩色圖像都是采用RGB顏色模式，處理圖像的時候，要分別對RGB三種分量進(jìn)行處理，實(shí)際上RGB并不能反映圖像的形態(tài)特征，只是從光學(xué)的原理上進(jìn)行顏色的調(diào)配。

圖像灰度化處理可以作為圖像處理的預(yù)處理步驟，為之后的圖像分割、圖像識別和圖像分析等上層操作做準(zhǔn)備。

3圖像灰度化的方法

圖像灰度化常用以下幾種方法：

（1）分量法

將彩色圖像的三個分量的亮度作為三個灰度圖像的灰度值，根據(jù)實(shí)際需要選擇一種灰度圖像。公式如下：

（2）最大值法

（3）平均值法

將彩色圖像的三個分量亮度求平均得到一個灰度值：

（4）加權(quán)平均法

根據(jù)重要性和其他的指標(biāo)，將三個分量用不同的權(quán)值進(jìn)行加權(quán)平均。對于人類來說，人眼對于綠色的敏感程度最高，對于藍(lán)色的敏感程度最低，因此，按照以下公式對RGB三個分量進(jìn)行加權(quán)平均得到比較合理的灰度圖像。

4Matlab對比仿真

待仿真的源程序如下：

firstpic =imread('C:gongjian.jpg');

figure(1);

imshow(Firstpic); MyFirstGrayPic = rgb2gray(Firstpic);figure(2);

imshow(firstpic);

[rows , cols , colors] = size(Firstpic);MidGrayPic1 = zeros(rows , cols);

MidGrayPic1= uint8(MidGrayPic1);

for i =1:rows

for j = 1:cols

sum = 0;

for k = 1:colors

sum = sum + Firstpic(i , j , k) /3;

end

MidGrayPic1(i , j) = sum;

end

end

figure(3);

imshow(MidGrayPic1);

MidGrayPic2 = zeros(rows , cols); MidGrayPic2= uint8(MidGrayPic2) for i = 1:rows

for j = 1:cols

MidGrayPic2(i , j)=max(Firstpic(i,j,:));

end

end

figure(4);

imshow(MidGrayPic2);

MidGrayPic3= zeros(rows , cols);

MidGrayPic3= uint8(MidGrayPic3);

for i =1:rows

for j = 1:cols

MidGrayPic3(i , j) = Firstpic(i , j ,1)*0.30+Firstpic(i , j , 2)*0.59+Firstpic(i , j , 3)*0.11;

end

end

figure(5);

imshow(MidGrayPic3);

5仿真結(jié)果對比

經(jīng)過仿真后，不同圖像灰度化的方法各結(jié)果。

由于此次工件選擇的是金色物體，我們發(fā)現(xiàn)對于Matlab自帶函數(shù)進(jìn)行的灰度化，得到的圖片能夠滿足一般的信息處理要求，但是整體有一些偏白。對于本次處理平均值法對比度有一些差，此次對比后得出加權(quán)平均值法灰度化和最大值法灰度化得到的結(jié)果最好，圖片的對比度得到了改善，細(xì)節(jié)也處理得較為妥當(dāng)。

6結(jié)束語

圖像灰度化作為圖像預(yù)處理的重要步驟之一，可以說是圖像處理的第一步，得到好的圖像對于以后的信息獲取、物件定位及抓取物件起到非常重要的作用，本文給出了三種灰度化方法，對于不同類型的物件應(yīng)選擇一種合適的物件進(jìn)行選取，通過對比分析對于以后的圖像處理起到重要作用。

此文章來源《智能機(jī)器人》選輯，作者：齊魯工業(yè)大學(xué)（山東省科學(xué)院）高韓、曲阜遠(yuǎn)東職業(yè)技術(shù)學(xué)院陳慧程

審核編輯：湯梓紅