【画像処理】グレースケールの原理・特徴・計算式

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この記事では、グレースケール画像の原理や特徴、計算式についてまとめました。

グレースケール画像

グレースケール画像とは、0 (黒)~255 (白) までの256階調で灰色濃淡を表した画像です。
1画素の色を256階調で表現するので、「8bit画像」「1チャンネル」などとも言います。

【補足】
一方、RGBカラー画像は、赤 (256階調)、緑 (256階調)、青 (256階調) の三原色を混ぜて色を表現します。
1画素の色を256階調×3で表現するので、「24bit画像」「3チャンネル」などとも言います。

グレースケール画像の利点

グレースケール画像の利点は、データ量がRGBカラー画像の1/3ということです。
RGBカラー画像は1画素当たりのデータ量が24bitですが、グレースケール画像は8bitで済みます。
そのため、画像処理では計算処理を高速化するためにカラー画像よりグレースケール画像をよく利用します。

RGB画像からグレースケール画像への変換

RGB画像をグレースケール画像に変換する場合は以下の式を利用します。

(1) \begin{eqnarray*} Gray = Red\times 0.3 + Green\times 0.59 + Blue\times 0.11 \end{eqnarray*}

Red(赤)、Green(緑)、Blue(青)はRGBカラー画像の画素値です。
Grayはグレースケール画像の画素値です。

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