彩色图像灰度化算法的对比分析研究开题报告

1. 研究目的与意义

目的：通过测试比较几种典型的去彩色图像灰度化算法，比较分析各自的特点和优劣性。

意义：在彩色图像灰度化过程中，减少多种可变因素导致的细节缺失，使得灰度图能够准确的再现原稿，阶调能够准确的复制，尽可能多的保留彩色图像中能够区别的细节，从而得到良好的打印输出效果、或后端处理和识别效果。

2. 国内外研究现状分析

国内外同类研究的彩色图像灰度化算法的方法主要有以下几种：

1、单一分量法。只考虑一种分量，例如只考虑绿色分量时相当于取wg=1、wr=wb=0，只有赋值运算，其速度在这前5种算法中是最快的；

2、最大值法。是hls模型算法的变形，其计算公式为g=max(r，g，b)，由于运算更加简单，其速度比hls模型算法还要快，也更易失真；

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：

1．在灰度化的过程中，灰度图像会出现边缘信息或其他部分细节出现丢失的现象，针对各自的算法找出其原因；

2.利用matlab对于几种典型的算法（如photoshop中的灰度化算法和基于梯度域的算法）进行测试，将测得的灰度图像进行对比分析，给出图标和数据，进行评价，得出各自的特点和优劣性；

4. 研究创新点

通过测试比较几种典型的去彩色图像灰度化算法，比较分析各自的特点和优劣性。