Grayscale 값은 Grayscale 객체를 RGB로 변환할 때 각 객체의 색상 값을 의미합니다. 흰색과 검정색 사이의 로그 관계는 "회색조"라고 하는 여러 수준으로 구분됩니다. 흑백 또는 회색조 스캐너를 사용하여 측정하여 생성된 이미지는 일반적으로 회색조로 표시됩니다.
컴퓨터 분야에서 그레이 스케일 디지털 이미지는 픽셀당 하나의 색상만 샘플링한 이미지입니다. 이러한 이미지는 일반적으로 가장 어두운 검정색부터 가장 밝은 흰색까지의 회색조로 나타납니다. 하지만 이론적으로 이 샘플은 색상의 색조가 다르거나 밝기가 다르더라도 색상이 다를 수 있습니다.
회색조 이미지는 흑백 이미지와 다릅니다. 컴퓨터 그래픽 분야에서 흑백 이미지에는 흑백이라는 두 가지 색상만 있습니다. 회색조 이미지는 흑백 사이에 다양한 수준의 색상이 있습니다. 그러나 디지털 이미지 분야 밖에서 "흑백 이미지"는 "회색조 이미지"를 의미하기도 합니다. 예를 들어 회색조 사진은 종종 "흑백 사진"이라고도 합니다.
디지털 이미지에 관한 일부 기사에서는 흑백 이미지를 회색조 이미지와 동일시하고, 다른 기사에서는 흑백 이미지와 동일시합니다. 회색조는 검은색 톤을 사용하여 객체를 나타냅니다. 즉, 검은색을 기본 색상으로 사용하고 검은색의 다양한 채도를 사용하여 이미지를 표시합니다. 각 회색조 개체의 밝기 값은 0%(흰색)에서 100%(검은색)까지입니다. 흑백 또는 회색조 스캐너를 사용하여 생성된 이미지는 일반적으로 회색조로 표시됩니다.
확장 정보
회색조 범위는 일반적으로 0~255, 흰색은 255, 검은색은 0이므로 흑백 사진은 회색조 이미지라고도 하며, 의학 및 이미지 인식 분야에서 매우 광범위하게 사용됩니다.
그레이스케일 분포란 그레이스케일 이미지 내 그레이스케일 값의 분포를 말하며, 이는 이미지의 가장 기본적인 통계적 특성을 반영합니다. 그레이스케일 분포는 그레이스케일 이미지의 그레이스케일 분포를 이해함으로써 이미지 분할에 주로 사용됩니다.
회색조 히스토그램은 회색조 분포의 함수이며 이미지의 회색조 분포에 대한 통계입니다. 그레이스케일 히스토그램은 그레이스케일 값의 크기에 따라 디지털 이미지의 모든 픽셀을 계산하고 발생 빈도를 계산하는 것입니다. 회색조 히스토그램은 이미지에서 특정 회색조를 갖는 픽셀 수를 나타내고 이미지에서 특정 회색조의 빈도를 반영하는 회색조의 함수입니다.
이미지의 전체 픽셀 밝기(계조)를 확률변수로 간주하면 그 분포는 이미지의 통계적 특성을 반영하며, 이는 확률밀도함수(PDF)로 특징지어 설명할 수 있습니다. . 회색조 히스토그램으로 표시됩니다. 이미지의 일부 속성은 히스토그램의 상태로 판단할 수 있습니다. 밝은 이미지의 히스토그램은 회색 수준이 높은 쪽에 있는 경향이 있습니다.
대비가 낮은 이미지의 히스토그램은 좁고 밝습니다. 고대비 이미지의 히스토그램 구성 요소는 회색 수준의 중간에 집중되어 있으며, 다른 것보다 훨씬 높은 몇 개의 수직선만 포함하여 픽셀 분포가 고르지 않고 넓은 범위의 회색 수준을 포괄합니다.
직관적으로 말하면, 이미지의 픽셀이 가능한 모든 회색 레벨을 차지하고 균등하게 분포되어 있으면 해당 이미지는 대비가 높고 회색 톤이 다양합니다.
확률적인 관점에서 보면 Grayscale의 발생 빈도는 발생 확률로 간주할 수 있으므로 히스토그램은 확률 밀도 함수(probabilitydensity function)에 해당하고 확률 분포 함수는 다음과 같습니다. 히스토그램의 누적합, 즉 확률밀도함수의 적분입니다.
참조: 바이두 백과사전-그레이스케일 값
참조: 바이두 백과사전-그레이스케일 분포