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一、概要
将彩色图像转换为灰度图像的过程称为灰度化处理。
对于图像而言，灰度化处理就是使彩色的R,G,B分量值相等的过程。
灰度化处理的方法主要有如下3种：
最大值法：使R,G,B的值等于3值中最大的一个，R=G=B=max（R,G,B），最大值法会形成亮度很高的灰度图像。
平均值法：是R,G,B的值求出平均值，R=G=B=(R+G+B)/3，平均值法会形成较柔和的灰度图像。
加权平均值法：根据重要性或其他指标给R,G,B赋予不同的权值，并使R,G,B的值加权平均，R=G=B=WR+VG+UB,W,V,U分别表示权重，研究表明，人对绿色的敏感度最高，对红色次之，对蓝色的敏感度最低，因此W>V>U,实验和理论证明当W=0.30,V=0.59,U=0.11时，能得到最合理的灰度图像。
二、图片
三、实现
MyYuanLaiPic = imread('C:\lotus.jpg');%读取RGB格式的图像
%显示原来的RGB图像
figure(1);
imshow(MyYuanLaiPic);
MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换
%显示经过系统函数运算过的灰度图像
figure(2);
imshow(MyFirstGrayPic);
[rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数
MidGrayPic1 = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵，这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图像
MidGrayPic1 = uint8(MidGrayPic1);%将创建的全零矩阵转化为uint8格式，因为用上面的语句创建之后图像是double型的
for i = 1:rows
for j = 1:cols
sum = 0;
for k = 1:colors
sum = sum + MyYuanLaiPic(i , j , k) / 3;%进行转化的关键公式，sum每次都因为后面的数字而不能超过255
end
MidGrayPic1(i , j) = sum;
end
end
%平均值法转化之后的灰度图像
figure(3);
imshow(MidGrayPic1);
MidGrayPic2 = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵，这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图像
MidGrayPic2 = uint8(MidGrayPic2);%将创建的全零矩阵转化为uint8格式，因为用上面的语句创建之后图像是double型的
for i = 1:rows
for j = 1:cols
MidGrayPic2(i , j) =max(MyYuanLaiPic(i,j,:));
end
end
%最大值法转化之后的灰度图像
figure(4);
imshow(MidGrayPic2);
MidGrayPic3 = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵，这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图像
MidGrayPic3 = uint8(MidGrayPic3);%将创建的全零矩阵转化为uint8格式，因为用上面的语句创建之后图像是double型的
for i = 1:rows
for j = 1:cols
MidGrayPic3(i , j) = MyYuanLaiPic(i , j , 1)*0.30+MyYuanLaiPic(i , j , 2)*0.59+MyYuanLaiPic(i , j , 3)*0.11;
end
end
%加权平均值法转化之后的灰度图像
figure(5);
imshow(MidGrayPic3);
四、结果
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