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彩色图像灰度化算法的研究及仿真文献综述

 2020-04-15 09:04  

1.目的及意义

随着现代科学技术的发展,图像处理技术的进步,图像处理技术已经在各个领域得到广泛的应用[1]。灰度图就是不同的亮度值对应各类颜色的映射。与彩色图像相比,灰度图像具有信息量小,运算速率高等特点,因此将彩色图像灰度化是图像处理的重要技术。

一方面在摄影艺术上,图像更是扮演着古老而重要的角色。另一方面在纸质的书籍,报纸等刊物上,灰度图像由于其低廉的印刷成本,至今仍然被广泛采用。除此之外,灰度图像在医学,地质学等诸多领域的图像处理上有着非常重要的作用。仅在2014年,每天就有超过18亿张图片通过Snapchat,WhatsApp和Facebook三家社交媒体上传到互联网[2]。因此对于图像处理技术的需求日益上涨并且要求更加具体化。

为满足各种情况,出现了多种彩色图像灰度化算法。其中一种是全局映射法。Gooch等人[3]采用Color2gray算法,由目标函数的最小化过程找到灰度值最佳匹配原始色差的情况。针对在水下工作环境的彩色图像,张铭钧,李煊,王玉甲[4]等人设计了基于灰度化权值调整的算法,利用统计得到的图像灰度信息来确定不同通道内目标与背景间灰度级差异性的大小,通过放大差异性较大通道的比例,减小差异性较小通道的比例,来增强灰度化图像中目标与背景的对比度,并降低差异性较小通道对结果的影响。张全法,杨海彬,任朝栋,李焕等[5]为了兼顾速度和保真度,提出了新的转换算法。他们通过近似红、绿、蓝分量的权值,得到了保真度很高且转换速度很快的计算公式,可以用在对二者都有要求的场合。此外,彩色图像灰度化还可用于数据安全。Alaa Fkirin、Gamal Attiya、Ayman El-Sayed[6]引入了一种新的方法,通过分离颜色图像的基本组成部分(三个通道):红色,绿色和蓝色。然后融合每一个带灰度图像的信道,并将三个融合的图像合并为一个灰度融合图像。最后,融合后的图像会被刻入覆盖的灰度图像生产水印图像。Alex Yong-Sang Chia、Keita Yaegashi[7]等人提出了一种保持最大色彩对比度的方法。该方法是通过对图像颜色值的鲁棒提取出图像的唯一颜色。根据不同颜色之间的颜色对比,定制了一个非线性去颜色化函数,该函数保留了灰度图像中的最大对比度。该方法提出了一种颜色-灰色特征,它将对比信息与灰色对比信息紧密地结合在一起。

Bao.S等人[8]提出了保持一致的亮度的同时保持对比度的方法。Grundland和Dodgson[9]提出了一种快速线性映射算法。Kim等人[10]提出了一种非线性全局映射方法来实现彩色图像灰度化,这种方法保留了特征可区分性和合理的颜色排序。Bala和Esch-bach11提出了一种方法,可以将高频彩色分量添加到亮度。Neumann等人12提出了通过彩色图像的梯度重建灰度图像的方法。Smith等人13将图像分解为多个频率分量,并由色彩通道调整权重。这些局部映射算法很好地保留了局部特征,但存在使恒定颜色区域出现畸变的可能性。Song等[14]讨论了多种方法的鲁棒性,研究利用联合双边滤波来保持离散图像集合中灰度图像的对比度。为了得到比较好的彩色图像灰度化效果,须考虑在映射彩色图像亮度信息的基础上,尽量多地向灰度图像映射原彩色图像的颜色对比信息。Liu等[15]提出梯度相关性相似测度模型,并从线性参数模型中得到离散候选图像,取最大梯度相关值的灰度图像为最后结果。

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2. 研究的基本内容与方案

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传统的灰度化方法却有很大的弊端。传统的彩色图像转化为灰度图像的方法是色彩通过固定的RGB通道加权叠加或者直接提取亮度通道来获得灰度图像。然而采用固定的线性映射的方法,会很容易出现不同颜色映射到相同灰度值的情况。彩色图像的灰度化过程可看作三维矢量空间降维到一维标量空间的过程[16]。即彩色图像从三维颜色矢量空间降维到一维灰度空间的过程。因此本次设计旨在提出一种新的灰度化方法。

根据对现有技术的调研和分析,可以确定本毕业设计的研究目标为:

1. 研究较早的一些彩色图像灰度化的方法,学习显著度检测和图像分割等有助于图像灰度化的相关技术方法。研究掌握学习各类方法的主要思想,技术路线和主要贡献,找到关键的难点。并在此基础上分析比较各类方法的优缺点,适用范围,以及原因。

2. 学习色度学相关知识,学习基于Matlab的图像灰度化处理,在此基础上对典型算法进行仿真分析。更加准确地考虑到彩色图像中的色彩信息和对比度信息等,更加完善地保留原图像具有的细节和对比度。

本次设计主要利用MATLAB来实现彩色图像灰度化。选取合适的位图形式,考虑到人的直观效果,图像的对比度保留,并编写高效率的程序。基于加权法,选择合适的权值。最后进行转灰度结果的评测实验。

3. 参考文献

[1] Gonzalez R C,Woods R E. Digital image processing [M]. Ruan Qiuqi, Ruan Yuzhi, et al Translated. 3rd Ed. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2011:26-19.

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