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グレースケール変換

　画像処理では、計算処理を効率よく行うために、カラー画像よりグレースケール画像を多く用います。

　24ビットのRGBを持つカラー画像を、8ビットのグレースケール画像に変換すれば、それだけ高速に処理できます。グレースケール変換は、RGBいずれか1つの要素値を抽出する方法や、RGB各要素に一定の重み付けをして平均をとるNTSC（テレビ放送規格）加重平均法などがあります。

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R要素を抽出する

　カラー画像の各画素からR要素値だけを取り出して、それを8ビットのグレースケール値として採用する変換方法があります。例えばカラー画像のある画素の値が（R 255、G 0、B 0）であればその位置の画素値は255となり、（R 128、G 0、B255）であればその位置の画素値は128…というように、Rの画素値だけを抽出します。

　以下の左は元画像、右がR要素値だけを抽出した画像です。赤い部分はR要素値が高い（より255に近い）ので白っぽくなります。逆に青い部分はR値は低い（より0に近い）ので黒っぽくなります。

　
　　元画像　　　　　　　　　　　　Red要素だけを抽出　

同様に、G要素だけを抽出した場合と、B要素だけを抽出した場合は、以下の画像になります。上の画像とは違う明るさの画像になります。元の画像で白っぽい部分はRGB値すべての値が高い（より255に近い）ので、変換後も白っぽく（255に近く）なります。

　
Green要素だけを抽出　　　　Blue要素だけを抽出　

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NTSC加重平均法

　R要素値、G要素値、B要素値の1つだけ抽出するのではなく、3つの値の平均を取る方法もあります。ただし、単純にR+G+Bを3で割って変換した画像は、元のカラー画像とは違和感が生じてしまいます。これは、人間の目では緑色の明るさの変化はよくわかるが、青色の明るさの変化には鈍感だというように、色合いによって明るさの感じ方が違うからです。

　人間の目に違和感無く変換するために、それぞれの値に一定の重み付けをして（3つの値の割合を決めて）その値からグレースケールにします。この重み付けの係数（NTSC Coefficients）は、日本やアメリカのテレビ放送で利用されている規格と同じです。

NTSC加重平均法による変換

　赤色の濃い部分や青色の濃い部分が、同じような明るさになっていることがわかると思います。
　上のカラー画像に対して、RGBの各要素だけを抽出した画像に比べると、違和感が少ないと思いませんか？いかがでしょうか。昔の白黒テレビの時代にはこのような色合いで見ていたのですね。

　画像処理を行う場合にどの要素を抽出するかは、検査する物質の特徴がより顕著に表れるなどの基準により決定します。
　または、カラー画像データのままRGBすべての要素値を使って画像処理を行う場合や、撮影する時点で、カラーカメラではなくモノクロカメラを使用する場合もあります。

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