An Efficient and Effective Image Decolorization Algorithm Based on Cumulative Distribution Function

RGB颜色模型 计算机科学 色空间 灰度 彩色图像 人工智能 像素 频道(广播) 色彩平衡 颜色直方图 颜色深度 算法 计算机视觉 图像(数学) 伽马校正 图像处理 计算机网络
作者
Tirui Wu,Ciarán Eising,Martin Glavin,Edward Jones
出处
期刊:Journal of Imaging [MDPI AG]
卷期号:10 (3): 51-51 被引量:3
标识
DOI:10.3390/jimaging10030051
摘要

Image decolorization is an image pre-processing step which is widely used in image analysis, computer vision, and printing applications. The most commonly used methods give each color channel (e.g., the R component in RGB format, or the Y component of an image in CIE-XYZ format) a constant weight without considering image content. This approach is simple and fast, but it may cause significant information loss when images contain too many isoluminant colors. In this paper, we propose a new method which is not only efficient, but also can preserve a higher level of image contrast and detail than the traditional methods. It uses the information from the cumulative distribution function (CDF) of the information in each color channel to compute a weight for each pixel in each color channel. Then, these weights are used to combine the three color channels (red, green, and blue) to obtain the final grayscale value. The algorithm works in RGB color space directly without any color conversion. In order to evaluate the proposed algorithm objectively, two new metrics are also developed. Experimental results show that the proposed algorithm can run as efficiently as the traditional methods and obtain the best overall performance across four different metrics.

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