基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法技术

本发明专利技术公开了基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：将彩色图像从RGB彩色空间转换到LMN彩色空间，并提取L分量作为亮度信息；步骤2：获取LMN彩色空间L、M、N三个通道的标准差σL,σM,σN和L、M、N三个通道间的相关系数ρLM,ρLN,ρMN；步骤3：采用二阶线性映射，通过步骤2的的标准差σL,σM,σN及相关系数ρLM,ρLN,ρMN获取色度信息C；步骤4：将步骤1的亮度信息与步骤3的色度信息C相加，归一化后输出灰度图像。利用色度信息补偿亮度信息灰度化后对比度的损失，很好的保留了原彩色图像对比度，使灰度图像更能符合人眼的主观感知，且运算速度快，易于执行，结果具有鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法
本专利技术属于数字图像处理
，涉及基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法。
技术介绍
随着图像分析和计算机视觉的不断发展，几乎各个
都避免不了需要进行数字图像的处理，彩色图像灰度化技术越来越受到重视。虽然绝大多数拍摄的图像是彩色照片，许多打印机仍然使用黑白打印。为了节约成本，许多出版物的大部分图片还是灰度图像。另外对于医学图像，彩色图像提供的信息量很少，直接灰度图像来进行后续计算更能提高运算效率。在这些问题上，反而对灰度图像预处理更重要。由于灰度图像能用较少的数据信息表示图像的大部分特征，灰度化在图像预处理等方面有很多应用，如边缘检测，特征提取等。为了减少输入图像的信息量或者是减少后续的运算量，都需要将彩色图像灰度化，这样不仅能够增加后续算法的处理速度，还能够大大提高系统效率。此外，还有很多人偏好看起来更有艺术效果的黑白图像，这也衍生了灰度图像在艺术美学方面的应用，如中国水墨画渲染、黑白摄影等。彩色图像灰度化是一个将三维通道转化为一维的降维过程，无法避免大量信息的丢失。如何在有限的灰度范围内尽可能地保持再现色彩的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：将彩色图像从RGB彩色空间转换到LMN彩色空间，并提取L分量作为亮度信息；步骤2：获取LMN彩色空间L、M、N三个通道的标准差σL,σM,σN和L、M、N三个通道间的相关系数ρLM,ρLN,ρMN；步骤3：采用二阶线性映射，通过步骤2的的标准差σL,σM,σN及相关系数ρLM,ρLN,ρMN获取色度信息C；步骤4：将步骤1的亮度信息与步骤3的色度信息C相加，归一化后输出灰度图像。

【技术特征摘要】
1.基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1：将彩色图像从RGB彩色空间转换到LMN彩色空间，并提取L分量作为亮度信息；步骤2：获取LMN彩色空间L、M、N三个通道的标准差σL,σM,σN和L、M、N三个通道间的相关系数ρLM,ρLN,ρMN；步骤3：采用二阶线性映射，通过步骤2的的标准差σL,σM,σN及相关系数ρLM,ρLN,ρMN获取色度信息C；步骤4：将步骤1的亮度信息与步骤3的色度信息C相加，归一化后输出灰度图像。2.根据权利要求1所述的基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法，其特征在于，所述步骤1中LMN空间为高斯颜色空间，与RGB颜色空间之间的转换可以通过以下线性变换完成：随后提取L作为图像的亮度信息作为灰度图像主要的部分。3.根据权利要求1所述的基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法，其特征在于，所述步骤2中L通道的标准差σL及L、M通道的相关系数ρLM的表达式分别为：其中N为L通道中所含像素数，μL为L通道的均值,μM为M通道的均值...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾梅花，王苗苗，李立瑶，崔琳，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61