肖剑雄峰　赵汉理　吴承文

摘 要： 现有图像灰度化技术对整幅图像作统一的灰度化映射，不能突出局部区域的图像对比度，而人们往往会将注意力关注到图像的感兴趣区域。基于用户简单交互的图像分割技术和全自动的显著性检测算法，本文提出了一种新的局部对比度增强的灰度化参数化算法，增强感兴趣区域的对比度，并弱化不感兴趣区域的对比度。实验结果表示本文方法能够有效地增强灰度化图像在显著性区域的对比度，改善了彩色图像灰度化的效果。

关键词： 图像灰度化； 图像分割； 显著性图； 参数化

中图分类号：TP317.4 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2016）03-45-05

Image decolorization and parameterization algorithm with local contrast enhancement

Xiao Jianxiongfeng， Zhao Hanli， Wu Chengwen

（Institute of Intelligent Information Systems， Wenzhou University， Wenzhou， Zhejiang 325035， China）

Abstract： Previous image decolorization methods map the whole image to the grayscale image and do not emphasize the image contrast of local regions. In some applications， people may be interested in one region of the image. This paper presents an image parameterization and decolorizaition algorithm with local contrast enhancement. An interactive image segmentation technique and an automatic saliency exaction algorithm are used to determine the image saliency region. The algorithm enhances the contrast in the interesting region while reducing the contrast in the background. Experimental results show that the proposed method is effective to enhance the contrast of salient regions in the grayscale image.

Key words： image decolorization； image segmentation； saliency map； parameterization

0 引言

图像灰度化是把彩色图像转换成灰度图像的图像处理技术。图像灰度化的应用广泛，日常生活中为了节约成本，大部分打印设备还只是使用黑白单色打印，为了使打印结果尽可能地保持原有视觉信息，就需要使用快速而有效的灰度化算法。在艺术和广告宣传等领域，基于人们的审美理念，很多图像需要灰度化处理后才能更好的吸引眼球；在计算机视觉和模式识别等领域，由于考虑到处理速度，一般需要先对图像进行灰度化处理，灰度化后的图片质量直接影响到后期处理的效果；在医学领域，由于图像监测结果一般具有庞大的数据量，所以提供给医学专家的结果图也一般是灰度图片，图片的细节和边缘保持的好坏直接影响医学专家的判断。图像灰度化的研究有着很大的应用价值。……