我想通过代码（android）完全像上面的图像 . 但我对这个算法感到困惑 . 我所知道的是：
每个像素：
将RGB转换为HSL
???
将HSL转换回RGB
任何人都可以向我解释在步骤2中做什么？非常感谢 .
ps：我可以通过ColorMatrix.setSaturation（0）在android中设置饱和度，但结果图像与Photoshop不一样（因为Hue和Lightness没有改变？）
您有很多选择去饱和图像 . 此外请注意，对图像进行去饱和只是为了使其成为B＆W，但对于某些应用程序，您可能认为它们是等效的 .
我更新了这篇文章的更多细节 .
这是学生可以想象的第一件事就是转换成灰度（至少我过去想到的那样！），看起来像是去饱和：
level = (R + G + B) / 3
它不会产生不好的结果，它实现起来快速且容易 . 但它有一个很大的缺点，就是它与人类感知光度的方式不符 .
第二种方法（Luminance有时被称为Luminosity，Luma或Intensity）是我们的眼睛感知亮度的更好的模型 . 它基于这样一个事实，即眼睛中的cone density在颜色上并不均匀 . 我们比蓝色更强烈地感知绿色比红色和红色更强烈 .因为我们不会产生看起来很自然的结果 . 如何管理？只需使用加权平均值：
level = R * 0.3 + G * 0.59 + B * 0.11
你可以想象有很多关于这些 Value 观的讨论 . ITU-R原始建议提出了这个公式：
level = R * 0.2126 + G * 0.7152 + B * 0.0722
如果我没错，那么Photoshop使用这个简单的去饱和功能（是的，它是第一个的未连接版本）：
level = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114
我不认为我们最近可能会注意到很多不同的重新改变，看看here on Wikipedia有关这个公式的更多细节 .
你想要更多细节吗？阅读Charles Poynton的这篇文章：The rehabilitation of gamma和他的FAQ关于这个话题 .
您使用RGB color model描述了每个像素，但饱和度属于HSL color model（实际上，在使用饱和度时，您可以同时使用HSL或HSV模型） . 有关这些型号的更多详细信息，请阅读链接 .
对图像进行去饱和包括以下步骤：
将每个像素从RGB转换为HSL（如果需要详细信息，请参阅this article） .
强制饱和度为零（这应该是 setSaturation(0) 的作用）
setSaturation(0)
将其转换回RGB（请参阅此bookmark） .
让我介绍一下这个过程的一个很大的简化：你可以去寻找一个颜色，找到最大RGB和最小RGB之间的中点（亮度，你还记得_2651691中的一个颜色是3D空间中的一个点吗？ ） . 获得去饱和图像的（简化）公式是：
level = (max(R, G, B) + min(R, G, B)) / 2
一种更简单的去饱和形式，有时称为局部最大分解，只需选择每个RGB三元组的最大值：
level = max(R, G, B);
你可以想象你可以使用局部最大值或局部最小值（我写了本地因为它搜索每个像素的最小值/最大值） .
不要忘记，您可以以非常快的方式获得黑白图像（然后看起来像去饱和图像的东西），只需保留RGB三元组中的单个通道（例如绿色通道）并将该值复制到所有通道） .
有时Photoshops教程不使用其功能去饱和图像（去饱和度函数和调整调色板），但为了获得更好的效果，他们添加了一个具有均匀颜色的图层（使用亮度部分的值计算），并且他们将该图层与原始图像（搜索代码中的步骤教程和repro） .
1 回答
您有很多选择去饱和图像 . 此外请注意，对图像进行去饱和只是为了使其成为B＆W，但对于某些应用程序，您可能认为它们是等效的 .
我更新了这篇文章的更多细节 .
平均值
这是学生可以想象的第一件事就是转换成灰度（至少我过去想到的那样！），看起来像是去饱和：
它不会产生不好的结果，它实现起来快速且容易 . 但它有一个很大的缺点，就是它与人类感知光度的方式不符 .
亮度
第二种方法（Luminance有时被称为Luminosity，Luma或Intensity）是我们的眼睛感知亮度的更好的模型 . 它基于这样一个事实，即眼睛中的cone density在颜色上并不均匀 . 我们比蓝色更强烈地感知绿色比红色和红色更强烈 .
因为我们不会产生看起来很自然的结果 . 如何管理？只需使用加权平均值：
你可以想象有很多关于这些 Value 观的讨论 . ITU-R原始建议提出了这个公式：
如果我没错，那么Photoshop使用这个简单的去饱和功能（是的，它是第一个的未连接版本）：
我不认为我们最近可能会注意到很多不同的重新改变，看看here on Wikipedia有关这个公式的更多细节 .
你想要更多细节吗？阅读Charles Poynton的这篇文章：The rehabilitation of gamma和他的FAQ关于这个话题 .
去饱和
您使用RGB color model描述了每个像素，但饱和度属于HSL color model（实际上，在使用饱和度时，您可以同时使用HSL或HSV模型） . 有关这些型号的更多详细信息，请阅读链接 .
对图像进行去饱和包括以下步骤：
将每个像素从RGB转换为HSL（如果需要详细信息，请参阅this article） .
强制饱和度为零（这应该是
setSaturation(0)的作用）将其转换回RGB（请参阅此bookmark） .
让我介绍一下这个过程的一个很大的简化：你可以去寻找一个颜色，找到最大RGB和最小RGB之间的中点（亮度，你还记得_2651691中的一个颜色是3D空间中的一个点吗？ ） . 获得去饱和图像的（简化）公式是：
去除组成
一种更简单的去饱和形式，有时称为局部最大分解，只需选择每个RGB三元组的最大值：
你可以想象你可以使用局部最大值或局部最小值（我写了本地因为它搜索每个像素的最小值/最大值） .
其他方法
不要忘记，您可以以非常快的方式获得黑白图像（然后看起来像去饱和图像的东西），只需保留RGB三元组中的单个通道（例如绿色通道）并将该值复制到所有通道） .
有时Photoshops教程不使用其功能去饱和图像（去饱和度函数和调整调色板），但为了获得更好的效果，他们添加了一个具有均匀颜色的图层（使用亮度部分的值计算），并且他们将该图层与原始图像（搜索代码中的步骤教程和repro） .