[image-processing] RGB를 그레이 스케일 / 강도로 변환

질문의 특정 번호는 CCIR 601에서 가져온 것입니다 (아래 Wikipedia 링크 참조).

RGB-> 그레이 스케일을 약간 다른 숫자 / 다른 방법으로 변환하면 일반적인 조명 조건에서 일반 컴퓨터 화면에서 큰 차이를 볼 수 없습니다. 시도해보십시오.

일반적으로 색상에 대한 추가 링크는 다음과 같습니다.

위키 백과 루마

브루스 린드 블룸 의 뛰어난 웹 사이트

Colin Ware의 책의 색상에 관한 4 장, “정보 시각화”, isbn 1-55860-819-2; books.google.com의 Ware에 대한이 긴 링크
는 작동하거나 작동하지 않을 수 있습니다.

캠브리지 : 훌륭하고 잘 작성된 “절차보다 개념을 강조하는 시각적 지향적 접근 방식을 사용하여 디지털 사진을 획득, 해석 및 처리하는 방법에 대한 자습서”

“선형”RGB와 “비선형”RGB를 마주 치게된다면 여기에 대해 나 자신에 대한 오래된 메모의 일부가 있습니다. 반복합니다. 실제로는 큰 차이가 없습니다.

RGB-> ^ 감마-> Y-> L *

색상 과학에서 html rgb (10 %, 20 %, 30 %)에서와 같은 일반적인 RGB 값을 “비선형”또는
감마 보정이라고 합니다. “선형”값은 다음과 같이 정의됩니다.

Rlin = R^gamma,  Glin = G^gamma,  Blin = B^gamma

감마는 많은 PC에서 2.2입니다. 일반적인 RGB는 때때로 R ‘G’B ‘(R’= Rlin ^ (1 / 감마)) (순수한 혀 클릭)로 작성되지만 여기서는 ‘.

CRT 디스플레이의 밝기는 RGBlin = RGB ^ 감마에 비례하므로 CRT의 50 % 회색은 매우 어둡습니다 : .5 ^ 2.2 = 최대 밝기의 22 %. (LCD 디스플레이는 더 복잡하며 일부 그래픽 카드는 감마를 보정합니다.)

L*RGB에서 호출 되는 밝기 측정 값을 얻으려면 먼저 RGB를 255로 나누고

Y = .2126 * R^gamma + .7152 * G^gamma + .0722 * B^gamma

이것은 Y XYZ 색상 공간에 있습니다. 색상 “휘도”의 척도입니다. (실제 공식은 정확히 x ^ 감마가 아니라 가깝습니다. 첫 번째 패스에서는 x ^ 감마를 사용합니다.)

드디어,

L* = 116 * Y ^ 1/3 - 16

“… 지각 적 균일 성을 열망하고 [그리고] 인간의 가벼움에 대한 인식과 밀접하게 일치합니다.” –
위키 백과 실험실 색 공간

답변

unsigned int *pntrBWImage=(unsigned int*)..data pointer..;  //assumes 4*width*height bytes with 32 bits i.e. 4 bytes per pixel
unsigned int fourBytes;
        unsigned char r,g,b;
        for (int index=0;index<width*height;index++)
        {
            fourBytes=pntrBWImage[index];//caches 4 bytes at a time
            r=(fourBytes>>16);
            g=(fourBytes>>8);
            b=fourBytes;

            I_Out[index] = (r >>2)+ (g>>1) + (b>>2); //This runs in 0.00065s on my pc and produces slightly darker results
            //I_Out[index]=((unsigned int)(r+g+b))/3;     //This runs in 0.0011s on my pc and produces a pure average
        }