（4）彩色圖像轉灰度圖以及色調，飽和度等概念相關定義

以下關於定義的內容來自岡薩雷斯——《數字圖像處理》

RGB彩色模型：圖像由三個分量圖像組成，每種原色一副分量圖像。當送入RGB監視器時，這三幅圖像在屏幕上混合生成一副合成的彩色圖像。

HSI彩色模型：RGB模型的彩色系統對於硬件實現很理想，且與人眼強烈感知紅、綠、藍三原色的事實能很好的匹配。遺憾的是RGB模型和其它類似的彩色模型不能很好的適應實際上人解釋的顏色_(1)。人觀察一個彩色物體時，我們用其色調、飽和度和亮度來描述它，這就是HSI彩色模型。

(1)原因與人眼中感光細胞對各種原色光的敏感度（65%對紅光敏感，33%對綠光敏感，2%對藍光敏感，但藍色椎狀細胞對藍光更敏感）有關。詳細信息需參見“色度學”。

 

色調(H)：描述一種純色（純黃，純紅或純橙色）的顏色屬性。當我們說一個物體為紅色，黃色時，指的是其色調。

飽和度(S)：指顏色的相對純凈度或一種顏色混合白光的數量，它指的是一種純色被白光稀釋的程度的度量。純譜色是全飽和的。飽和度與所加白光的數量成反比。

亮度(I)：是一個主管的描述子，實際上它是不可度量的。它體現了無色的強度概念，並且是描述彩色感覺的關鍵因子之一。

亮度之所以不可以度量，也是因為人眼的感光是一個主觀概念，在HSI模型中，亮度值I = (R + G + B) / 3。這樣的理由很好理解，因為在RGB監視器上，彩色是由三種顏色強度的電子燈混合產生的，我們把每個電子燈想象成一個火把，那么火把的亮度就由總的火把數決定，RGB是在各個分量上的值，所以統一到一齊之后可以使用其加權平均來描述亮度。

 

灰度：所謂灰度色，就是指純白、純黑以及兩者中的一系列從黑到白的過渡色。在RGB彩色模型中，灰度色的R=G=B。

 

將RGB彩色圖像轉為灰度圖，是通過計算每一個RGB像素的等效灰度或者亮度值Y來實現的。轉化的一個原則是——應該保證最終的灰色圖像和最初的彩色圖像主觀上有相同的亮度。

在最簡單的情況下，Y可以取RGB三分量的加權平均值。

　　Y = Avg(R, G, B) = (R + G + B) / 3;

實際上，由於紅色和黃色看上去比藍色亮，這就導致轉化后的灰度圖像的紅黃區域比較暗，而藍色區域比較亮。因此可以使用顏色分量的加權和來計算等效的亮度值。

　　Y = Lum(R, G, B) = w_r * R + w_g * G + w_b * B;

常用的權值來自模擬彩色信號編碼

　　w_r = 0.299　　w_g = 0.587　　w_b = 0.114

使用w_r = 0.3　　w_g = 0.59　　w_b = 0.11值進行彩色轉化效果如下：

        

注意：上述權值是通過電視信號發展起來的，它們僅僅對線性RGB分量值是最有的，即不包含γ（伽馬）校正的信號。然而在很多場合下，RGB分量值是非線性的，這種情況下，為了應用上面的權值得到正確的亮度，首先必須對RGB分量進行線性化。另外的方案是不通過線性化來對灰度值進行估計，這就需要應用一個不同權值的集合來對非線性分量進行加權求和。