画像処理 #21 グレースケール化

2値化はよく行いますが，カラー画像からグレースケール画像に変換するという事をやっていなかったので紹介．

以下では，
Y:グレースケール値
R:Redの値
G:Greenの値
B:Blueの値

・単純平均法(simple mean method)
Y = (R+G+B)/3

真っ先に思いつくのがこの方法な気がします．

・中間値法(middle value)
Y = (min+max)/2
min = min(R, G, B)
max = max(R, G, B)

・Gチャンネル法
Y = G

R,G,Bの内，人間の心理物理量はGが7割程度を占める為，そのまんまGを当てはめてしまおうというものです．

・NTSC係数による加重平均法(NTSC Coef. method)
Y = 0.298912*R + 0.586611*G + 0.114478*B

NTSC:National Television System Committeeは，
アナログテレビジョン放送標準方式の規格を意味します．

・HDTV係数による加重平均と補正法(ITU Coef. method)
X = 2.2
R = (R^X) * 0.222015
G = (G^X) * 0.706655
B = (B^X) * 0.071330
Y = (R+G+B) ^ (1/X)

HDTV:High Definition Televisionは，
高精細度テレビジョン放送のことを意味します．

では，実際の例を示します．





Fig.1 sample





Fig.2 simple mean method





Fig.3 middle value





Fig.4 G channel method





Fig.5 NTSC Coef. method





Fig.6 ITU Coef. method

NTSC(Fig.5)，HDTV(Fig.6)がいいセンいってます．middle value(Fig.3)は，(色相を変化させた方を見ると)黄色も青も一緒の明るさになっていて，再現度は低いといえます．simple mean method(Fig.2)もあまり良くないです．G channel(Fig.4)はパッと見良さそうに見えますが，それは気のせいというものです．
というわけで，グレースケール化する際には(他にも)色々と手法がある(らしい)ので注意しましょう．




おまけ：グレースケール化のガイドライン

面接官「特技はグレースケール化とありますが？」
学生　「はい。グレースケール化です。」
面接官「グレースケール化とは何のことですか？」
学生　「画像処理です。」
面接官「え、画像処理？」
学生　「はい。画像処理です。カラー画像をグレースケール画像にする事が出来ます。」
面接官「・・・で、そのグレースケール化は当社において働くうえで何のメリットがあるとお考えですか？」
学生　「はい。カラー画像をグレースケール化する際困りません。」
面接官「いや、当社にはグレースケール化をしようとする輩はいません。」
学生　「でも、グレースケール化楽しいですよ。」
面接官「いや、楽しいとかそういう問題じゃなくてですね・・・」
学生　「Gチャンネル法とかあるんですよ。」
面接官「ふざけないでください。それにGチャンネル法って何ですか。だいたい・・・」
学生　「Gチャンネル法です。“爺ちゃん寝る”が語源でして、R、G、Bの内、心理物理量7割を占めるGチャンネルをそのまま・・・」
面接官「聞いてません。帰って下さい。」
学生　「あれあれ？怒らせていいんですか？使いますよ。グレースケール化。」
面接官「いいですよ。使って下さい。グレースケール化とやらを。それで満足したら帰って下さい。」
学生　「運がよかったな。今日はカラー画像がないみたいだ。」
面接官「帰れよ。」

二番煎じ．