Walaupun perkembangan teknologi peranti-peranti elektronik konsumer semakin maju, peranti-peranti monokroma masih memainkan peranan yang penting dalam kehidupan kita. Penghasilan imej-imej kelabu memerlukan peranti monokroma melalui proses penukaran warna kepada skala kelabu. Terdapat dua algoritma penukaran warna kepada skala kelabu konvensional, iaitu algoritma Purata dan “National Television System Committee (NTSC)”, yang sering digunakan kerana pengimplementasiannya yang mudah serta berkeupayaan menghasilkan imej keluaran skala kelabu yang memuaskan. Walau bagaimanapun, algoritma-algoritma konvensional ini akan gagal dalam situasi tertentu, seperti di dalam imej-imej berwarna yang didominasikan oleh satu warna tunggal atau imej dengan pencahayaan rendah. Kegagalan tersebut adalah kerana nilai-nilai sumbangan pemberat yang diberi kepada komponen warna merah, hijau dan biru adalah tetap. Ini menyebabkan imej-imej keluaran skala kelabu yang dihasilkan mempunyai kontras dan tahap tafsiran yang rendah. Justeru itu, dua pendekatan baru akan diperkenalkan untuk menentukan nilai-nilai sumbangan pemberat bagi setiap komponen warna dalam imej-imej berwarna, iaitu pendekatan pengaruh piksel persekitaran dan pendekatan penganggaran illuminasi. Di dalam kedua-dua pendekatan baru ini, nilai-nilai sumbangan pemberat yang diberi kepada komponen-komponen warna bagi setiap imej berwarna adalah berbeza dan bergantung kepada informasi yang dimiliki oleh imej yang diuji. Komponen warna yang dominan di dalam sesuatu imej akan diberi nilai sumbangan pemberat yang terbesar dan sebaliknya. Bagi pendekatan pengaruh piksel persekitaran, empat algoritma telah diperkenalkan, iaitu algoritma Penukaran Warna kepada Skala Kelabu berdasarkan Pengaruh Global (PWSKPG), Penukaran Warna kepada Skala Kelabu berdasarkan Pengaruh Global Teregang (PWSKPG-R), Penukaran Warna kepada Skala Kelabu berdasarkan Pengaruh Tempatan (PWSKPT), dan Penukaran Warna kepada Skala Kelabu berdasarkan Pengaruh Tempatan Teregang (PWSKPT-R). Bagi algoritma-algoritma tersebut, tahap
xiv
kecerahan bagi komponen merah, hijau dan biru piksel-piksel persekitaran bagi suatu piksel akan diambil kira secara global atau tempatan dalam proses penukaran warna kepada skala kelabu. Sejumlah empat algoritma juga diterbit berdasarkan pendekatan penggangaran illuminasi, iaitu Penukaran Warna kepada Skala Kelabu berdasarkan Anggapan Dunia Kelabu (PWSKADK), Penukaran Warna kepada Skala Kelabu berdasarkan Anggapan Putih Maximum (PWSKAPM), Penukaran Warna kepada Skala Kelabu berdasarkan Anggapan Terteduh Kelabu (PWSKATK), dan Penukaran Warna kepada Skala Kelabu berdasarkan Anjakan Titik Putih (PWSKATP). Dalam pendekatan ini, anggapan-anggapan terhadap kesan dan pengaruh illuminasi sekeliling di dalam sesuatu imej akan diterbit untuk menentukan nilai-nilai sumbangan pemberat yang akan diberi kepada komponen merah, hijau dan biru dalam proses penukaran. Bagi menguji kebolehan algoritma yang diperkenalkan, analisa kualitatif dan analisa kuantitatif diaplikasikan. Daripada keputusan analisa yang diperoleh, algoritma-algoritma yang diperkenalkan mencapai prestasi yang lebih baik daripada algoritma-algoritma konvensional. Imej-imej keluaran kelabu yang dihasilkan oleh algorithm-algoritma baru mempunyai kecerahan, kontras dan jumlah maklumat terdedah yang lebih tinggi berbanding dengan imej-imej keluaran kelabu yang dihasilkan oleh algoritma-algoritma konvensional. Penemuan yang memberangsangkan ini menunjukkan algoritma-algoritma yang diperkenalkan menpunyai potensi yang tinggi dalam pra- dan pasca- pemprosesan imej-imej digital dalam aplikasi peranti electronik konsumer.
_________________________________________________________________________________________
Despite the advancement of modern technologies in consumer electronic devices, some of the monochrome devices still play important roles in our daily life. In order to produce grayscale images, the monochrome devices must be able to convert the input color images into grayscale images using color to grayscale conversion process. There are two conventional color to grayscale conversion algorithms, namely the Averaging and National Television System Committee (NTSC) algorithms, which are widely used due to their implementation simplicity and ability to produce promising results. However, these conventional methods will not perform well in certain circumstances, such as the single dominant color and low illumination color images. This is because the weight contribution values that assigned to R, G, and B components of color images during the conversion process are fixed. As a result, the resultant grayscale images will have low contrast and interpretability. Thus, in this research, two new approaches of determining the weight contribution values for each color components of input color images are developed, namely the neighborhood pixels effect and illumination estimation approaches. In these two approaches, an adaptivity property is employed where the assignment of weight contribution for each color component depends on the information contained in the color image under consideration. In general, the dominant color components will be assigned with highest weight contribution and vice versa. For the neighborhood pixels effect approach, four algorithms are proposed, namely the Global Effect Color to Grayscale (GECG), Stretched Global Effect Color to Grayscale (SGECG), Local Effect Color to Grayscale (LECG), and Stretched Local Effect Color to Grayscale (SLECG) methods. For these algorithms, the intensity levels of R, G, and B components of neighborhood pixels of each pixel in the image will be considered globally or locally during the conversion process. Similarly, a total of four algorithms based on the illumination estimation approach are developed, namely the Gray World Assumption Color to Grayscale (GWACG), Maximum White Assumption Color to
xvi
Grayscale (MWACG), Shade of Gray Assumption Color to Grayscale (SGACG), and White Point Shifting Color to Grayscale (WPSCG) methods. In this approach, appropriate image illumination effect assumptions will be driven in order to calculate the weight contribution of R, G, and B components during the conversion process. In order to test the capability of the proposed algorithms, the qualitative and quantitative analyses are applied. From the results obtained, it is proven that the proposed color to grayscale conversion algorithms outperformed the performance of conventional methods. The resultant grayscale images produced by proposed algorithms have higher brightness, contrast, and amount of details revealed compared with those produced by the conventional methods. These promising findings suggest that the proposed algorithms have high potential for pre- and post-processing of digital images in consumer electronic applications.
New color to grayscale conversion algorithms for digital image_Lim Wei Hong_E3_2011_875003945_00003089501_NI