影象灰度值的概念是什麼？灰度也可以認為是亮度，簡單說就是色彩的深淺程度。
實際上在我們的日常生活中，通過三原色色彩深淺的組合，可以組成各種不同的顏色。產品能夠展現的灰度數量越多，也就意味著這款產品的色彩表現力更加豐富，能夠實現更強的色彩層次。例如三原色16級灰度，能顯示的顏色就是16×16×16=4096色。不過目前的產品256級灰度已經非常地普遍了。
所謂顏色或灰度級指黑白顯示器中顯示畫素點的亮暗差別，在彩色顯示器中表現為顏色的不同，灰度級越多，影象層次越清楚逼真。灰度級取決於每個畫素對應的重新整理儲存單元的位數和顯示器本身的效能。如每個象素的顏色用16位二進位制數表示，我們就叫它16點陣圖，它可以表達2的16次方即65536種顏色。如每乙個象素採用24位二進位制數表示，我們就叫它24點陣圖，它可以表達2的24次方即16777216種顏色。
灰度就是沒有色彩，rgb色彩分量全部相等。如果是乙個二值灰度圖象，它的象素值只能為0或1，我們說它的灰度級為2。用個例子來說明吧： 乙個256級灰度的圖象，rgb(100,100,100)就代表灰度為100,rgb(50,50,50)代表灰度為50。
灰度是指黑白影象中點的顏色深度，範圍一般從0到255，白色為255 ，黑色為0，故黑白也稱灰度影象，在醫學、影象識別領域有很廣泛的用途
彩色圖象的灰度其實在轉化為黑白影象後的畫素值（是一種廣義的提法），轉化的方法看應用的領域而定，一般按加權的方法轉換，r ， g ，b 的比一般為3：6：1。
任何顏色都有紅、綠、藍三原色組成，假如原來某點的顏色為rgb(r，g，b)，那麼，我們可以通過下面幾種方法，將其轉換為灰度：
1.浮點演算法：gray=r*0.3+g*0.59+b*0.11
2.整數方法：gray=(r*30+g*59+b*11)/100
3.移位方法：gray =(r*28+g*151+b*77)>>8;
4.平均值法：gray=（r+g+b）/3;
5.僅取綠色：gray=g；
通過上述任一種方法求得gray後，將原來的rgb(r,g,b)中的r,g,b統一用gray替換，形成新的顏色rgb(gray,gray,gray)，用它替換原來的rgb(r,g,b)就是灰度圖了。
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彩色轉灰度
一 基礎 對於彩色轉灰度，有乙個很著名的心理學公式 gray r 0.299 g 0.587 b 0.114 二 整數演算法 而實際應用時，希望避免低速的浮點運算，所以需要整數演算法。注意到係數都是3位精度的沒有，我們可以將它們縮放1000倍來實現整數運算演算法 gray r 299 g 587 b...
彩色轉灰度演算法
彩色轉灰度演算法 上面的整數演算法已經很快了，但是有一點仍制約速度，就是最後的那個除法。移位比除法快多了，所以可以將係數縮放成 2的整數冪。一 基礎 對於彩色轉灰度，有乙個很著名的心理學公式 gray r 0.299 g 0.587 b 0.114 二 整數演算法 而實際應用時，希望避免低速的浮點運...
bmp彩色轉灰度
一 基礎 對於彩色轉灰度，有乙個很著名的心理學公式 gray r 0.299 g 0.587 b 0.114 二 整數演算法 而實際應用時，希望避免低速的浮點運算，所以需要整數演算法。注意到係數都是3位精度的沒有，我們可以將它們縮放1000倍來實現整數運算演算法 gray r 299 g 587 b...