基于人类视觉特征的彩色图像转灰度图像算法研究

摘要

随着科技的不断发展，越来越多的图像处理算法与软件不断丰富与改变着我们的生活：从各种社交媒体与软件中经常用到的修图软件到智能家居、智能手机等电器设备，均离不开各种图像处理算法。而彩色图像转灰度图像问题是一个在许多实际应用中需要用到的一个基本图像处理步骤，其效果好坏对后续的处理效果有直接的影响。而在许多领域的实际应用中，也需要直接使用到彩色图像灰度化算法。例如医学中较为普及的各种灰度图像、农业领域中的目标分割、激光雷达测距等应用中，彩色图像灰度化算法均有着很高的研究价值。彩色图像灰度化的实质是将三维的彩色图像数据转换为一维灰度图像数据的过程，在转换过程中信息丢失在所难免。因此在彩色图像灰度化的过程中，如何在保持其视觉特征的同时，又保留图像所蕴含的信息是我们需要深入研究与探讨的问题。
　　为了深入研究上述问题，本文从两个角度尝试提取人眼视觉特征来处理彩色图像的灰度化过程——灰度域和彩色域。经过实验发现灰度域的最小可觉差（JND）也就是灰度域的视觉效果提取算法效果虽比传统固定权重算法优秀，但其稳定性和对原图像的信息呈现效果不甚理想，而彩色域的视觉特征提取算法效果较为理想。因此我们改进了两种对原图像信息呈现较为理想的彩色图像灰度化算法——Seo等人提出的主成分分析法和Wan等人提出的最大化信息熵算法，同时将彩色域的视觉特征提取算法加入其中并取得了良好的效果。在对算法进行常用的主观评价方式的同时，亦使用较为合理的C2G_SSIM模型进行客观评价的辅助定性评价。而对于Wan等人算法的改进算法——基于彩色域视觉特征提取的彩色图像灰度化算法相比于其它算法在主观评价与客观评价两个评价标准上均有着良好的图像效果。

目录

声明

第一章 绪论

1. 1 彩色图像转灰度图像的背景与意义

1. 2 彩色图像转灰度图像研究现状

1. 3 本文主要工作

1. 4 本文的结构安排

第二章 彩色图像转灰度图像相关概述

2. 1 图像类型

2. 2 色彩空间介绍

2. 3 人眼视觉特征相关介绍

2. 4 相关概念与数学基础介绍

2. 5本章小结

第三章 彩色图像转灰度图像经典算法介绍

3. 1 几种常见的固定权重彩色图像转灰度图像算法

3. 2 基于全局映射的动态权重算法

3. 3 两种基于图像信息提取的动态权重彩色图像灰度化算法

3. 4 彩色图像转灰度图像的评价方法

3. 5本章小结

第四章 基于灰度域视觉特征的最优投影方向

4. 1 当前主流彩色图像灰度化方法以及存在的问题

4. 2 基于灰度域视觉效果的彩色图像转灰度图像算法探寻

4. 3基于灰度域视觉效果的彩色图像转灰度图像算法流程

4. 4 基于灰度域视觉特征的彩色图像灰度化算法实验结果与分析

4. 5 本章小结

第五章 基于彩色域的视觉特征提取算法

5. 1 算法设计思路

5. 2 Lab色彩空间视觉特征提取算法探讨

5.3 使用Lab色彩空间特征提取算法改进最大熵算法（Wan16）

5.4 使用Lab色彩空间特征提取算法改进主成分分析算法（Seo13）

5. 5 各算法实验结果与对比分析

5. 6 所有测试结果

5. 6 本章小结

第六章 总结与展望

6. 1 本文工作总结

6. 2彩色图像转灰度图像算法研究展望

参考文献

在学期间的研究成果

致谢