灰度圖

除了常見的衛星圖像、航空照片外，許多地球物理觀測數據也以灰度表示。以位場圖像為例，把位場表示為灰度圖，需要將位場觀測值灰度量化，即將場的變化範圍轉換成256階的灰度範圍。由於位場的動態變化範圍非常大，磁場可達數萬個納特，重力場也可能在數百個重力單位內變化，所以在顯示為圖像前通常需要對位場觀測值進行拉伸或壓縮。

任何顏色都由紅、綠、藍三基色組成，假如原來某點的顏色為RGB(R，G，B)，那麼，我們可以通過下面幾種方法，將其轉換為灰度：

1.浮點法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

2.整數法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100

3.移位法：Gray=(R*77+G*151+B*28)>>8;

4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;

5.僅取綠色：Gray=G；

以上五種老式演演算法計算值均有誤差，這些方法對於Gamma校正的圖片(平常所見到的24位真彩色圖片均為Gamma校正的圖片)並不適用。

6.Gamma校正演演算法：

注意這裡的2.2次方和2.2次方根，RGB顏色值不能簡單直接相加，而是必須用2.2次方換算成物理光功率。因為RGB值與功率並非簡單的線性關係，而是冪函數關係，這個函數的指數稱為Gamma值，一般為2.2，而這個換算過程，稱為Gamma校正。

求得Gray后，將原來的RGB(R,G,B)中的R,G,B統一用Gray替換，形成新的顏色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替換原來的RGB(R,G,B)就是灰度圖了。鑒於精確度的要求，在高質量圖片處理中最好使用公式6進行計算，以保證準確度。

彩色圖像通常由幾個疊加的彩色通道構成，每個通道代表給定通道的值。例如，RGB圖像由三個獨立的紅色，綠色和藍色原色分量組成。

這裡是一個完整的RGB彩色圖像的顏色通道分裂的例子。左邊的列顯示了自然顏色的孤立的顏色通道，而右邊則顯示了它們的灰度等值。

反過來也是可能的：從他們單獨的灰度通道建立一個全彩色的圖像。通過改變通道，使用偏移，旋轉和其他操作，可以實現藝術效果，而不是準確地再現原始圖像。

單通道灰度圖是由單個像素點通過8位的灰度值（0-255）來表示。例如一幅500*500像素的單通道灰度圖是由500X500=250000個不同灰度的像素點組成。

在photoshop cs4以及以上版本中，都也可以實現。

方法：打開你所編輯的圖片，依次打開圖像，在選擇模式，再擇灰度。

為什麼顯示器要Gamma校正呢？因為人眼對亮度的感知和物理功率不成正比，而是冪函數的關係，這個函數的指數通常為2.2，稱為Gamma值。

打個比方，功率為50%的灰色，人眼實際感知亮度為

而人眼認為的50%中灰色，實際功率為

所以RGB中的灰度值，為了考慮到較小的存儲範圍(0~255)和較平衡的亮暗部比例，所以需要進行Gamma校正，而不是直接對應功率值，因此RGB值RGB顏色值不能簡單直接相加，而是必須用2.2次方換算成物理光功率后才能進行下一步計算。這一點在下面的灰度計算公式中就有所體現。