Konwersja kolorowego obrazu na czarno-biały jest częstym zadaniem w grafice komputerowej i fotografii. Może to być wykonane z wielu powodów, takich jak zmiana estetyki zdjęcia, ulepszanie kontrastu lub usunięcie kolorowej aberracji. Jednakże, wiele osób błędnie zakłada, że konwersja koloru na czarno-biały polega na po prostu dodaniu wartości kolorów RGB i podzieleniu przez trzy, ale w rzeczywistości jest to o wiele bardziej złożony proces.
Aby zrozumieć, dlaczego konwersja kolorów na czarno-biały jest trudniejsza, trzeba zrozumieć, jak działa technologia kolorów w obrazie cyfrowym. Obrazy cyfrowe są tworzone przez piksele, które składają się z trzech podstawowych kolorów: czerwonego (R), zielonego (G) i niebieskiego (B), zwanych także kolorem RGB. Każdy piksel ma określoną wartość kolorów R, G i B, co określa jego kolor. Aby przekonwertować obraz na czarno-biały, trzeba zastąpić kolory RGB wartościami skali szarości.
W skali szarości każdy kolor jest reprezentowany jedną wartością, a nie trzema. Istnieje wiele sposobów na przekonwertowanie koloru na skale szarości, ale większość z nich opiera się na przypisaniu wag każdemu z trzech kolorów R, G i B. Wagi te określają, jak każdy kolor wpływa na ostateczny wynik.
Wzór na skalę szarości:
0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B
Przykładowo, popularny algorytm konwersji koloru na czarno-biały nazywa się "luminacja" i przypisuje wagę 0,21 kolorowi czerwonemu, 0,72 kolorowi zielonemu i 0,07 kolorowi niebieskiemu. Innym algorytmem jest "średnia", który przypisuje każdemu kolorowi tę samą wagę 0,33.
Niektórzy zastanawiają się, kto i kiedy określił te wagi dla konwersji kolorów na czarno-biały. W rzeczywistości wagi te zostały opracowane na podstawie badań nad percepcją ludzką i estetyką wizualną. Wiele badań wykazało, że określone wagi zapewniają najlepsze wyniki dla ludzkiego oka i dają najlepszą jakość obrazu.
Jednakże, konwersja kolorów na czarno-biały nie polega tylko na przypisaniu wag każdemu kolorowi. Każdy piksel musi być przetworzony indywidualnie, aby uzyskać ostateczny obraz w skali szarości. To oznacza, że każdy piksel musi być analizowany oddzielnie i przeliczany na wartość szarości zgodnie z wybranym algorytmem. Proces ten musi być wykonany dla każdego piksela na całym obrazie, co może być czasochłonne, szczególnie dla dużych plików.
© 2022 - REGZ.PL