最后，选取一蓝色分量为主的图像进行处理，如图6所示。
图6蓝色图像灰度化对比
对比如上图像可以发现，此时第三幅的亮度大于第四幅的，而第二幅的亮度依然是三个图像中最大的。这是由于在得到第四幅的方法中，其对于蓝色分量的加权系数是0.11，而第四幅对应的方法二中蓝色分量的系数约为0.33，加之此图像中蓝色分量居多，因而就不难解释如上现象，对于方法一处理后对应像素点的灰度值小于方法三处理后对应点的灰度值，故显示在图像上，第四幅就偏暗，而第二幅取的是最大值，故最终在亮度显示上最亮。
接下来，选取一绿色分量为主的图像进行处理分析，如图5所示。
图5绿色图像灰度化对比
观察如上对比图像结果可以发现，第四幅的亮度明显低于第三幅，而第二幅亮度则为三个处理结果中最大的。稍加分析，不难发现，这是由于在方法一的处理中，其对于绿色分量的加权系数为0.59，而方法二中绿色分量的系数约为0.33，加之上图中物体部分颜色为绿色，故作处理后，方法一所得的灰度值大于方法二处理得到的灰度值，因而在显示上，方法一对应的第四幅较之方法二对应的第三幅更亮；而对于方法三所得的第二幅，因其取的是最大值，故最终的灰度值也最大，所以显示最亮。
其对于不同颜色分量RGB的加权系数不相同，对比方法三中采用的
f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3 （2-2）
其采用的加权系数约为0.33，且对于RBG三个分量采用统一加权系数，所以，当一幅图像中红色分量居多的时候，由于对于红色分量，公式（2-1）计算结果与公式（2-2）计算结果基本相同，即对应点像素灰度值基本一致，故处理结果在亮度显示上区别不大；而对于绿色分量，公式（2-1）计算结果大于公式（2-2）计算结果，也即处理所得的像素灰度值更大，所以在绿色分量居多的图像中，两者在处理后，方法二所得图像亮度大于方法三处理得到的图像；同理，对于蓝色分量居多的图像，其方法一处理所得的图像在亮度显示上会低于方法二处理得到的图像。
关键词:彩色图像；灰度化；最大值法பைடு நூலகம்加权平均法；平均值法。
1.目的
通过三种方法，实现彩色图像的灰度化处理。
2.理论原理
将彩色图像转化成为灰度图像的过程称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个中值可取，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，其中一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理中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。
3.2加权平均法
根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。
3.3平均值法
求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将彩色图像中的这个平均值赋予给这个像素的三个分量。
3.具体过程
采用三种方法，实现对彩色图像的灰度化处理。下面分别对其作具体分析如下：
在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值。因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。
2.方法
分别采用了以上三种设计方案，即加权平均法、平均值法和最大值法，实现了彩色图像的灰度化处理。
3.1最大值法
将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
通选课《数字图像的基本处理》课程论文
2011-2012学年度第二学期
彩色图像的灰度化
年级：2010级专业：航空机械工程班级：10航空一班学号：100403021039姓名：李祖亮
摘要：所谓灰度色，就是指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。而图像灰度化是指只含亮度信息, 不含色彩信息的图像,广泛应用于图像模式识别、 图像分割、 图像增强等数字图像处理的各个领域。设计通过最大值法、加权平均法、平均值法这三种方法，实现了彩色图像的灰度化处理，并对它们进行了对比分析。
3.举例分析比较
对应如上三种方法，对此图灰度化可分别得到如图1,2和3。
图1采用最大值法的灰度图
图2采用加权平均法之灰度图像
图3采用平均值法之灰度图像
通过上面4副图片可发现，以三种方法得到的处理结果并不完全相同，这是由于不同的处理方法对于灰度值的选取不同，其转化是依据亮度方程f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j))来实现的，即依据人眼对不同颜色的敏感度不同，对RGB分量以不同系数的加权平均，得到较为合理的灰度化结果。而采用方法二处理是对RGB三个分量取简单的平均，从而得到对应灰度值，而方法三则是直接取用RGB分量中最大值作为灰度值输出。
参考文献
[1]张强，王正林. 精通MATLAB数字图像处理[M]. 电子工业出版社，2009.6.
[2]朱晓荣.数字图像处理及其应用研究[D].河海大学;2001年
[3]潘建江.数字图像分割及变形技术研究[D].浙江大学,2004年
根据上文分析，不难解释在图像1, 2和3之间显示不同的问题。由于原图是彩图，其包含了红、绿、蓝以及这三者组合得到的其他颜色分量，故在最终显示上，对于方法一，由于它只是简单的选取三个分量中的最大值作为灰度值输出，故图1的亮度最大。由方法二所得的图2可在对比方法三所得的图3时，有些部分偏亮，而有些部分则偏暗，这都是由于两种方法中对不RGB三个不同分量的加权平均系数不一致而造成的。
采用的三种不同方法对同一彩色图像的灰度化处理结果不相同，究其原因是由于它们在对同一像素点的灰度值确定上采取的手段不一。对于方法一，其对灰度值的选取上取的是最大值，故在最终显示上也最亮。
对于方法二，其转换公式为
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)) （2-1）
方法一：最大值法
将彩色图像中的R、G、B三个分量中亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))（1-1）
方法二：加权平均法
根据重要性及其它指标，将R、G、B三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感度最高，对蓝色敏感度最低。因此，我们可以按下式（1-1），对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。
为作进一步说明问题，可以分别选用红色图，绿色图以及蓝色图用如上方法处理后来进一步比较说明。
首先，选用以红色分量较多的图像进行处理，如图4所示。
图4红色图像灰度化对比
观察如上对比结果可以发现，对于加权平均法和平均值法处理得到的结果，两图中红色分量灰度化之后基本没有区别，这是由于采用加权平均法对红色分量R的加权系数为0.30，而采用简单平均法的红色分量系数为0.33，故两者对于红色分量的处理结果区别不大，而对于第二幅图，其采用最大值法，故在亮度现实上明显大于前面二者。
f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)) （1-2）
方法三：平均值法
将彩色图像中的R、G、B三个分量的亮度求简单的平均值，将得到均值作为灰度值输出而得到灰度图。其表达式见下式（1-2）：
f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3 （1-3）