翟乃强

（青岛远洋船员学院 现代教育技术中心，山东 青岛 266071）

在图形图像的处理中，经典的方式是将彩色的位图变换为灰度图，然后再通过滤波、求梯度、细化等方式提取所需的信息。这种方式，可以满足大多数的图像识别要求。但是，一幅彩色的图像转换为灰度图，事实上抛弃了许多有用的信息，这些信息的缺失导致在图像识别或者分割时不能很好的反映实际图像的特点，甚至也有可能使得图像中具有显著区别的区域变为没有任何区别的相同区域。本文在RGB空间使用颜色距离的方式代替灰度图下求梯度的方式，对于图像进行分析，由于充分利用颜色信息，处理的结果也就更能接近于原始图像的特点。

1 图像的灰度化

现在的大多数图像识别方法首先将彩色图像转化成二值图像或灰度图像，在保留有效信息的同时将大大地缩减冗余信息，减少图像的文件大小，从而为后续的数字图像处理减少所需的计算机内存、提高运算的速度、缩短运算的时间。在RGB图像中需要24位来表示一个像素，而灰度图像只需要8位就可以表示一个像素，因此转化为灰度图像后将至少减少2/3的存储空间和处理时间。

图像灰度化转换目前在绝大多数的图像处理研究中已成为首要的图像处理步骤，在进行如图像分割、特征提取、模式识别等高层次图像处理之前，一般都首先将原始图像转化为灰度图像，这样做的意义主要基于以下3点：

1）将图像上……