这是最常见的灰度算法，简单暴力，把它放到第一位。公式是：

Gray = (Red + Green + Blue) / 3 

这个算法可以生成不错灰度值，因为公式简单，所以易于保护和优化。然而它也不是没出缺点，因为简单快速，大年夜人眼的感知角度看，图片的灰度暗影和亮度方面做的还不敷好。所以，我们须要更复杂的运算。

算法2 - 基于人眼感知

应用算法2：  

算法1与算法2生成的图片似乎没太大年夜差别，所以增长一个例子，将图片上半部分用算法1，下半部分用算法2。

细心看的话，中心有一根黑线。上半部分(算法1)比下半部分(算法2)更惨白一些。如不雅照样看不出来，留意最右边的柠檬，算法1的柠檬反光更强烈，算法2的柠檬更柔和。

第二种算法推敲到了人眼对不合光感知程度不合。人的眼睛内有几种辨别色彩的锥形感光细胞，分别对黄绿色、绿色和蓝紫色的光最敏感。固然眼球中的椎状细胞并非对红、绿、蓝三色的感触感染度最强，然则由肉眼的椎状细胞所能感触感染的光的带宽很大年夜，红、绿、蓝也可以或许自力刺激这三种色彩的受光体。

仁攀类对红绿蓝三色的感知程度依次是： 绿>红>蓝，所以平均算法大年夜这个角度看是不科学的。应当按照仁攀类对光的感知程度为每个色彩设定一个权重，它们的之间的地位不该该是平等的。

Gray = (Red * 0.3 + Green * 0.59 + Blue * 0.11) 

可以看到，每个色彩的系数相差很大年夜。

如今对图像灰度处理的最佳公式还存在争议，有一些类似的公式：

Gray = (Red * 0.2126 + Green * 0.7152 + Blue * 0.0722)  

or

它们只是在系数上存在一些误差，大年夜体的比值差不多。

应用算法3：  

在嗣魅这个算法之前，先说说RGB，大年夜多半法度榜样员都应用RGB模型，每一种色彩都可以由红绿蓝构成，RGB对计算机来说可以很好的描述色彩，但对于仁攀类而言就很难解得了。如不雅升国旗的时刻说，“五星红旗多么RGB(255, 0, 42)”，可能会被暴打一顿。但我说鲜红的五星红旗，师长教师可能会点头称赞。

去饱和的过程就是把RGB转换为HLS，然后将饱和度设为0。是以，我们须要取一种色彩，转换它为最不饱和的值。这个数学公式比本文介绍的更复杂，这里供给一个简单的公式，一个像素可以被去饱和经由过程计算RGB中的最大年夜值和最小值的中心值：

很简单对吧。

去饱和后，图片立体感减弱，然则更柔和。比较算法2，可以很明显的看出差别，大年夜效不雅上看，可能大年夜多半人都爱好算法2，算法3是今朝为止，处理的图片立体感最弱，最阴郁的。

算法4 - 分化

算法5 - 单一通道

取最大年夜值 

Gray = (Red * 0.299 + Green * 0.587 + Blue * 0.114)  

取最小值  

分化算法可以认为是去饱和更简单一种的方法。分化是基于每一个像素的，只取RGB的最大年夜值或者最小值。

最大年夜值分化：

Gray = Math.max(Red, Green, Blue) 

最小值分化：

Gray = Math.min(Red, Green, Blue) 

正如膳绫擎展示的，最大年夜值分化供给了更通亮的图，而最小值分化供给了更阴郁的图。

取红色通道 

取绿色通道  

取蓝色通道