グレースケールのアルゴリズムの比較

きっかけ

今までグレースケール処理はRGBの平均値を使っていたが調べてみるといろいろと方法があることを知り、それらの違いを理解したいと思った。

比較するアルゴリズム

平均法、加重平均法、輝度法をそれぞれ比較していきたい。

1. 平均法（Average Method）：R、G、Bの値の平均をグレースケール値とします。 グレースケール値 = (R + G + B) / 3
2. 加重平均法（Weighted Average Method）：R、G、Bの値に重み付けをして平均を計算します。 グレースケール値 = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B
3. 輝度法（Luminosity Method）：人間の視覚システムに基づいた方法で、R、G、Bの値を異なる重み付けで合算します。 グレースケール値 = 0.21 * R + 0.72 * G + 0.07 * B

引用元：https://musashi-ai.com/glossary/2023/06/132b15f51be239030f34b40a152b0c724506964c.html

比較するときには以下のサイト（自作）を利用した。

比較していく

RGBが極値の色たち

おそらく最も違いが分かりやすい画像

平均法は赤、緑、青は同じ色になっているが、
加重平均法、輝度法は青、赤、緑の順に薄くなっている。
特に輝度法の黄色はほぼ白に近い。

虹のイラスト

七色の虹のイラスト
各層がきれいに識別できるのは平均法。
加重平均法、輝度法は中心の色が同じ色のようになってしまい区別がつきにくい。

普通の画像1

特に差があるようには見えない。

普通の画像2

加重平均法、輝度法のほうがクラゲが見やすい。

しもんきん

平均法が濃く、輝度法は薄い。
加重平均法は平均法と輝度法の中間くらいの薄さに感じる。

Lennaさん

しいてあげるなら輝度法は影と光のメリハリが強いように見える。

どう使い分ける？

シンプルに変換したいなら平均法
人間の目による光の感じ方を忠実に再現したいなら加重平均法、輝度法を使うといいんじゃないかな。
といった感じ。

終わり。

チラ裏

「輝度法」は「きどほう」と読む。