一、实验目的
学习RGB24图像灰度转换的原理,掌握图像的读取方法,并实现在LCD上显示灰度转换前后的图像。
二、实验原理
RGB24图像灰度转换
RGB颜色空间作为一种常用的彩色图像表示模型,分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色的组合来表示每个像素的颜色。一般情况下,RGB彩色图像灰度化有三种转化方案:
(1)加权平均法
(2)平均值法:对彩色图像的每个像素中的R、G、B三个分量的值进行简单的算术平均,将得到的平均值作为灰度图像对应像素的亮度值。
(3)最大值法:将彩色图像的每个像素中的R、G、B三个分量中的最大值作为灰度图对应像素的灰度值。
RGB24图像灰度转换:加权平均法
所谓加权平均法就是根据三基色的重要性及其他指标,将R、G、B三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高,对蓝色敏感最低,因此我们可以按照下式对R、G、B三分量进行加权平均,则能得到较合理的灰度图像。

而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法,变种的公式:
Gray = (R30 + G59 + B*11 + 50) / 100
整数算法已经很快了,但是最后的除法仍制约了速度。移位比除法快多了,所以可以将系数缩放成 2 的整数幂。
本实验使用8位精度,2 的 8次幂是256,所以这样计算系数
0.299 * 256 = 76.544 ≈ 76
0.587 * 256 + (0.544) = 150.272 + 0.264 = 150.816 ≈ 150
0.114 * 256 + (0.816) = 2

本文介绍了RGB24图像灰度转换的原理,包括加权平均法和整数算法的实现,以及如何在LCD上展示转换前后图像的完整实验过程,包括硬件连接和软件操作步骤。
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