【画像処理解説】グレースケール変換（Javaソース付き）

#はじめに
画像処理を簡単に解説していきます。
下部にはJavaでのソースコードも載せているのでぜひご参照ください。
不定期にはなりますが、随時更新していく予定です。

#グレースケール画像とは？
一言でいうと白黒画像です。
プリンターなどで白黒印刷を選択すると出てくる画像です。

前回、カラー画像は3チャネルで構成されると説明しました。
グレースケール画像はチャネル数が1つとなります。
すなわち、8bitのみで画像を表示することができます。

ただし、8bitに対応していないライブラリでは、24bitのままグレースケール画像を扱うことがあります。
その場合、各画素のR, G, Bには同じ値をセットすることになります。

#公式はあるの？
単にRGB値の平均を取ることでもグレースケール化はできます。
しかし、一般的には以下の式が用いられています。

$ V = 0.213R + 0.715G + 0.072B $

人間の視覚は緑に対して敏感な一方、青に対して鈍感となっています。
そのため、上記のような重みづけをした式を用いることで、より人間の視覚に適した変換ができます。

#アルゴリズム

1. カラー画像をラスタスキャンし、各画素に対して2から4の処理を行う。
2. 画素のR, G, Bのそれぞれの値を取得する。
3. 先述の公式を用いて、グレー値を算出する。
4. 画素に対して、4で算出したグレー値をセットする。

#グレースケール化の例
元画像（RGB画像）

結果画像（グレースケール画像）

#ソースコード
SImageでグレースケール画像を扱うにはチャネル数を1にします。

Color.java

public static SImage toGray(SImage colorImg) {
    // カラー画像でない場合、そのまま返す
    if (colorImg.channel == 1)
        return colorImg.copy();

    // アルファチャネルを持つ場合、処理を分ける
    if (colorImg.channel == 4) {
        var grayImg = new SImage(colorImg.width(), colorImg.height(), 1);
        for (int x = 0; x < colorImg.width(); x++)
            for (int y = 0; y < colorImg.height(); y++) {
                int[] argb = colorImg.getARGB(x, y);
                int gray = (int) Math.rint(0.213 * argb[1] + 0.715 * argb[2] + 0.072 * argb[3]);
                grayImg.setGray(x, y, gray);
            }
        return grayImg;
    }

    // グレースケール画像の生成
    var grayImg = new SImage(colorImg.width(), colorImg.height(), 1);

    // 画像をラスタスキャン
    for (int x = 0; x < colorImg.width(); x++)
        for (int y = 0; y < colorImg.height(); y++) {
            // RGB配列を取得
            int[] rgb = colorImg.getRGB(x, y);

            // 公式を用いてグレー値を計算
            int gray = (int) Math.rint(0.213 * rgb[0] + 0.715 * rgb[1] + 0.072 * rgb[2]);

            // グレー値を画像にセット
            grayImg.setGray(x, y, gray);
        }
    return grayImg;
}