求助：有一彩色图象，可读到其RGB颜色值，现我需要将其转换成单色的黑白图象，请问如何根据RGB值得到黑白的象素值呢？

Question

转换成黑白图像很简单，你根据自己的要求判断每个彩色像素点的rgb值在哪些范围内的变成黑点，其他变成白点，重新拼成一个单色位图就行了。细致一点，你可以先将彩色位图先转换成单色灰度图像，再用单色纹样点阵代替不同灰度的像素点，这样就比较形象一些。

Answer 1

如果要做简单的图像识别，直接设定并判断像素的rgb值的范围最简单。用单色点阵抖动来代替灰度像素可以得到较逼真的效果。当然抖动还有很多优化方法。

Answer 2

用了公式
int final = (int)(.299 * (double)r) + (.587 * (double)g) + (.114 * (double)b));
但是结果出来后模糊的很，不知所谓的阀值设多少才好，我已试过n个了

Answer 3

从一幅图中，按一定规则划分出感兴趣的部分或区域称为分割。基本思想是使像素值小于指定阈值的像素转换成黑（白）像素[2]。像素值等于或大于指定阈值的像素换成白（黑）像素，在这里，我们对上面放大后的图像进行分割，就是要得到血管和背景的二值图像。图像二值化的方法很多，有阈值法[3]、FCM2D法[4]等，本文根据文献中有关广义模糊集的定义，提出了一种快速高效的分割方法。其过程如下：
　　一个灰度级为 L的 M×N的二维灰度图像，可以看作是一个广义模糊单敦构成的阵列，其中每个元素的广义隶属函数的绝对值表示相对于最大亮度L-1的亮度程度[5]，故可记为：
　　其广义性质域的值P={Pij}为：
　　其中Xmax为最大灰度级，i=1,2,...,M ,j=1,2,...,N, D为可调参数，
应用下面公式，经多次循环操作（10次左右），将P′={P′ij}映射为普通性质集P'={P'ij}：

Answer 4

你的灰度转换公式中的系数一般的图像处理书很容易找到，是根据r,g,b分量对人眼感受的亮度的贡献来的标准处理方式。但是肯定有信息损失，一个亮度为(1/.299)的红色点与一个亮度为(1/.587)的绿色点转换出来就是相同的灰度。彩色图像中太多这样的点可以看，转换出来就没什么信息了。这时只有不按人的习惯系数去转换了。

Answer 5

to z_sky:
其实我的图象中只有黑白文字，我试过直接将r=0、g=0、b=0转成黑色，将r=255、g=255、b=255转成白色，但好象形成的图象还是看不出原来的文字！

Answer 6

to z_sky:
图象是白底黑字，没有其他颜色。
转换的结果很模糊，有一些笔画变形了。

Answer 7

已经搞定，原来是我把RGB值取错了