目录第1章绪论...............................................................................................................................-1-第2章设计原理.......................................................................................................................-2-第3章彩色图像的灰度化处理...............................................................................................-3-3.1加权平均法.......................................................................................................................-3-3.2平均值法...........................................................................................................................-3-3.3最大值法...........................................................................................................................-4-3.4举例对比...........................................................................................................................-5-3.5结果分析...........................................................................................................................-6-第4章结论..............................................................................................................................-8-参考文献.....................................................................................................................................-9-附录...........................................................................................................................................-10--I-基于Matlab的彩色图像灰度化处理探究第1章绪论在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗的黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以是任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像[1]。彩色图像的灰度化技术在现代科技中应用越来越广泛,例如人脸目标的检测与匹配以及运动物体目标的监测等等,在系统预处理阶段,都要把采集来的彩色图像进行灰度化处理,这样既可以提高后续算法速度,而且可以提高系统综合应用实效,达到更为理想的要求。因此研究图像灰度化技术具有重要意义。本设计是在MATLAB设计环境中完成的。Matlab的图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法和图形工具，用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。可用其对有噪声图像或退化图像进行去噪声或还原、增强图像以获得更高清晰度、提取特征、1分析形状和纹理以及对两个图像进行匹配等。本文主要描述基于Matlab仿真软件，通过加权法平均法，平均值法，最大值法三种方法，实现彩色图像的灰度化处理，并对三种方法的处理结果进行分析对比。第2章设计原理将彩色图转化成为灰度图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[2]。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...
