我们先来看看一些算法的效果
上图从左到右依次为原画、photoshop脱色结果、Matlab的rgb2gray函数处理效果、取rgb平均值的效果、使用香港中文大学论文(见下)的结果、Glundland论文(见下)的结果。 还有其他因这方面的研究而有名的论文。 见我的另一篇博文。 http://blog.csdn.net/xingyan Xiao/article/details/46891261
实验中使用了各种类型的图像，这里选择了两个有代表性的图像来展示效果。 发现不同的脱色算法有非常大的差异。
------------- -请参阅
两篇论文的链接如下。
Glundland论文： http://download.csdn.net/detail/xingyan Xiao/9056723
香港中文大学Cewu Lu论文： http://download.csdn.net/detail/xingyan Xiao/9056753
------------- -请参阅
实习时使用的方法是香港中文大学的方法，因为公司是关于人脸的，所以针对公司对应用场景的特殊要求，需要提高人脸，特别是嘴唇的灰度化对比度。 使得能够进行后续边缘提取、再配色等处理。
首先看两组照片的实验结果。 这是图像lab的颜色空间分量的结果。
a频道b频道
a频道b频道
a表示红和绿的变化，b表示想和人在一起的夏天的变化。 经过多组图像实验，可以验证a成分对唇色有较高的区分度。 这是因为嘴唇的颜色是红色的。
可以利用a通道的融合来提高嘴唇的对比度
使用香港中文大学Cewu Lu方法，下图依次为原图，使用文献原始方法，使用文献方法和唇部对比度增强结果。
原图
Cewu Lu方法
Cewu Lu法提高唇部对比度
最后附上这方面研究的链接。 http://cadik.pos vete.cz/color _ to _ gray _ overview /