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????? 如果你用過 Photoshop,Corel PhotoPaint 等圖象處理軟件，可能聽說過“灰度圖” (grayscale) 這個詞。灰度圖是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖象，就象我們平時看到的黑白照片：亮度由暗到明，變化是連續的。因此，要表示灰度圖，就需要把亮度值進行量化。通常劃分成 0 到 255 共 256 個級別，其中 0 最暗 ( 全黑 ) ， 255 最亮 ( 全白 ) 。 .bmp 格式的文件中，并沒有灰度圖這個概念，但是，我們可以很容易在 .bmp 文件中表示灰度圖。方法是用 256 色的調色板，只不過這個調色板有點特殊，每一項的 RGB 值都是相同的。也就是說 RGB 值從 (0 ， 0 ， 0) ， (1 ， 1 ， 1) 一直到 (255 ， 255 ， 255) 。 (0 ， 0 ， 0) 是全黑色， (255 ， 255 ， 255) 是全白色，中間的是灰色。這樣，灰度圖就可以用 256 色圖來表示了。為什么會這樣呢？難道是一種巧合？其實并不是。

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在表示顏色的方法中，除了 RGB 外，還有一種叫 YUV 的表示方法，應用也很多。電視信號中用的就是一種類似于 YUV 的顏色表示方法。

在這種表示方法中， Y 分量的物理含義就是亮度， U 和 V 分量代表了色差信號 ( 你不必了解什么是色差，只要知道有這么一個概念就可以了 ) 。使用這種表示方法有很多好處，最主要的有兩點：

(1)??? 因為 Y 代表了亮度，所以 Y 分量包含了灰度圖的所有信息，只用 Y 分量就能完全能夠表示出一幅灰度圖來。當同時考慮 U ， V 分量時，就能夠表示出彩色信息來。這樣，用同一種表示方法可以很方便的在灰度和彩色圖之間切換，而 RGB 表示方法就做不到這一點了。

(2)??? 人眼對于亮度信號非常敏感，而對色差信號的敏感程度相對較弱。也就是說，圖象的主要信息包含在 Y 分量中。這就提示我們：如果在對 YUV 信號進行量化時，可以“偏心”一點，讓 Y 的量化級別多一些 ( 誰讓它重要呢？ ) 而讓 UV 的量化級別少一些，就可以實現圖象信息的壓縮。而 RGB 的表示方法就做不到這一點，因為 RGB 三個分量同等重要，缺了誰也不行。 YUV 和 RGB 之間有著如下的對應關系

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當RGB三個分量的大小一樣時，假設都是a，代入公式(1)，得到Y=a，U=0，V=0 。你現在該明白我前面所說不是巧合的原因了吧。

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使用灰度圖有一個好處，那就是方便。首先RGB的值都一樣；其次，圖象數據即調色板索引值，也就是實際的RGB值，也就是亮度值；另外，因為是256色調色板，所以圖象數據中一個字節代表一個象素，很整齊。如果是2色圖或16色圖，還要拼湊字節，很麻煩。如果是彩色的256色圖，由于圖象處理后有可能會產生不屬于這256種顏色的新顏色，就更麻煩了；這一點，今后你就會有深刻體會的。所以，做圖象處理時，一般采用灰度圖。為了將重點放在算法本身上，今后給出的程序如不做特殊說明，都是針對256級灰度圖的。其它顏色的情況，你可以自己想一想，把算法補全。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的灰度图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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