各ピクセルの強度が黒、グレー、白の無彩色値のみで表示される画像

その他の用法については、「グレースケール (曖昧さ回避)」を参照してください。

オウムのグレースケール画像

デジタル写真、コンピュータ生成画像、および測色において、グレースケール（アメリカ英語）またはグレースケール（イギリス英語）画像とは、各ピクセルの値が色情報を持たず、グレーの濃淡のみを表現する画像です。ピクセル値は通常、0から255（黒から白）の範囲で保存されます。^{[ 1 ]}

グレースケール画像は、白黒またはグレーのモノクロームで、グレーの階調のみで構成されています。コントラストは、最も弱い強度では黒、最も強い強度では白です。[ 2 ]^{グレースケール画像}は、1ビットの2値白黒画像とは異なります。2値白黒画像は、コンピュータ画像処理の文脈では、黒と白の2色のみの画像（バイレベル画像またはバイナリ画像とも呼ばれます）です。グレースケール画像には、その間のグレーの階調が数多く存在します。

グレースケール画像は、特定の周波数（または波長）の重み付けされた組み合わせに基づいて各ピクセルにおける光の強度を測定した結果であり、そのような場合、単一の周波数（実際には狭い周波数帯域）のみが捉えられているため、画像は真の単色画像となります。周波数は、原理的には電磁スペクトルのあらゆる範囲（例えば、赤外線、可視光、紫外線など）から取得できます。

比色分析(より正確には測光) グレースケール イメージは、定義されたグレースケールカラースペースを持つイメージであり、格納された数値サンプル値を標準カラースペースの無彩色チャネルにマッピングします。標準カラースペース自体は、測定された人間の視覚特性に基づいています。

元のカラー画像に定義された色空間がない場合、またはグレースケール画像がカラー画像と同じ人間が知覚する無彩色の強度を持つことを意図していない場合、そのようなカラー画像からグレースケール画像への 一意のマッピングは存在しません。

数値表現

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ピクセルの輝度は、最小値と最大値（両端を含む）の間の特定の範囲内で表現されます。この範囲は、0（または0%）（完全に存在しない、黒）から1（または100%）（完全に存在する、白）までの範囲として抽象的に表現され、その間の小数値は任意です。この表記法は学術論文で使用されますが、測色法における「黒」や「白」を定義するものではありません。印刷などでは、数値の輝度がハーフトーン処理で使用されるインクの量を表すなど、スケールが逆転する場合もあります。0%は紙の白（インクなし）、100%は黒一色（インクが一杯）を表します。

コンピューティングにおいて、グレースケールは有理数で計算できますが、画像ピクセルは通常、必要なストレージ容量と計算量を削減するために量子化され、符号なし整数として保存されます。初期のグレースケールモニターの中には、最大16段階の階調しか表示できないものもあり、これらは4ビットのバイナリ形式で保存されていました。^[要出典]しかし、今日では、視覚表示を目的としたグレースケール画像は、一般的にサンプリングされたピクセルごとに8ビットで保存されています。このピクセル深度により、256段階の異なる強度（つまり、グレーの階調）を記録できるだけでなく、各ピクセルサンプルに1バイトとして個別にアクセスできるため、計算も簡素化されます。しかし、これらの強度が、そのピクセルで表現される物理的な光量に比例して等間隔に配置されている場合（線形エンコーディングまたはスケールと呼ばれる）、隣接する暗い色合いの違いは縞模様として非常に目立つ可能性があり、一方、明るい色合いの多くは、知覚的に区別できないほど多くの増分をエンコードすることで「無駄」になってしまいます。そのため、色合いは通常、ガンマ圧縮された非線形スケール上に均等に広げられ、暗い色合いと明るい色合いの両方に対して均一な知覚的増分をよりよく近似し、通常、これらの256の色合いは目立った増分を避けるのに十分です。^{[ 3 ]}

技術的な用途（例えば、医療用画像処理やリモートセンシング用途）では、センサーの精度（通常は1サンプルあたり10ビットまたは12ビット）を最大限に活用し、計算における丸め誤差を低減するために、より多くのレベルが必要になることがよくあります。コンピューターは16ビットワードを効率的に処理するため、1サンプルあたり16ビット（65,536レベル）は、このような用途では便利な選択肢となることがよくあります。TIFFやPNGなどの画像ファイル形式は、 16ビットグレースケールをネイティブでサポートしていますが、ブラウザや多くの画像処理プログラムは、各ピクセルの下位8ビットを無視する傾向があります。画像処理ソフトウェアは、計算と作業用ストレージの内部処理として、通常、16ビットまたは32ビットの整数または浮動小数点数を使用します。

カラーをグレースケールに変換する

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Adobe Photoshopのチャンネルミキサーを使用してフルカラー画像からグレースケールに変換する例と、元の画像と色彩測定によるグレースケールへの変換の比較

任意のカラー画像をグレースケールに変換することは、一般的には特別なことではありません。カラー チャネルの重み付けを変えることで、カメラで 異なる色の写真フィルターを使用して白黒フィルムを撮影した効果が効果的に表現されます。

色彩的（知覚的輝度を維持した）グレースケールへの変換

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一般的な戦略は、測光法、より広義には測色法の原理を使用して、（対象のグレースケール色空間で）グレースケール値を計算して、元のカラー画像（その色空間による）と同じ輝度（技術的には相対輝度）を持つようにすることです。^{[ 4 ] [ 5 ]} 同じ（相対）輝度に加えて、この方法では、両方の画像が表示されたときに、等しいホワイトポイントが与えられた場合、画像の任意の領域で、SI単位系の カンデラ/平方メートルで計測できる絶対輝度と同じになることも保証されます。輝度自体は人間の視覚の標準モデルを使用して定義されるため、グレースケール画像で輝度を維持すると、（CIE 1931 XYZ色空間のような）線形輝度Y自体によって決定される（ここでは、あいまいさを避けるためにY線形と呼ぶ）L *（1976 CIE L ab 色空間のように）など_の他の^知覚明度尺度も維持されます。

一般的なガンマ圧縮（非線形）RGBカラーモデルに基づく色空間から輝度のグレースケール表現に変換するには、まずガンマ拡張（線形化）によってガンマ圧縮関数を除去し、画像を線形RGB色空間に変換する必要があります。これにより、適切な加重和を線形色成分（）に適用して線形輝度Y_線形を計算し、その後、グレースケール結果もエンコードして一般的な非線形色空間に保存する場合は、再びガンマ圧縮することができます。^{[ 6 ]} ${\displaystyle R_{\mathrm {linear} },G_{\mathrm {linear} },B_{\mathrm {linear} }}$

一般的なsRGB色空間では、ガンマ拡張は次のように定義されます。 $${\displaystyle C_{\mathrm {linear} }={\begin{cases}{\frac {C_{\mathrm {srgb} }}{12.92}},&{\text{if }}C_{\mathrm {srgb} }\leq 0.04045\\\left({\frac {C_{\mathrm {srgb} }+0.055}{1.055}}\right)^{2.4},&{\text{otherwise}}\end{cases}}}$$

ここで、C _{srgb は}ガンマ圧縮された3つのsRGB原色（R _srgb、G _srgb、B _srgb、それぞれ範囲[0,1]）のいずれかを表し、C _linearは対応する線形強度値（R _linear、G _linear、B _linear、これも範囲[0,1]）です。そして、線形輝度は3つの線形強度値の加重和として計算されます。sRGB色空間はCIE 1931線形輝度Y _linearに基づいて定義され、 ^{[ 7 ]}で与えられます。

$${\displaystyle Y_{\mathrm {linear} }=0.2126R_{\mathrm {linear} }+0.7152G_{\mathrm {linear} }+0.0722B_{\mathrm {linear} }.}$$

これら3つの係数は、 sRGBの定義で用いられる正確なRec. 709加法三原色（色度）の光に対する典型的な三色型色覚者の強度（輝度）知覚を表す。人間の視覚は緑に最も敏感なので、この係数値は最大（0.7152）となり、青に最も敏感ではないので、この係数値は最小（0.0722）となる。グレースケールの強度を線形RGBでエンコードするには、3つの色成分のそれぞれを、計算された線形輝度（この線形グレースケールを得るための値に置き換える）と等しくなるように設定することができる。その後、通常は従来の非線形表現に戻すためにガンマ圧縮する必要がある。 ^{[ 8 ]} sRGBの場合、3つの原色のそれぞれは、上記のガンマ展開の逆数で与えられる 同じガンマ圧縮されたY _{srgbに設定される。} ${\displaystyle Y_{\mathrm {linear} }}$ ${\displaystyle R_{\mathrm {linear} },G_{\mathrm {linear} },B_{\mathrm {linear} }}$ ${\displaystyle Y_{\mathrm {linear} },Y_{\mathrm {linear} },Y_{\mathrm {linear} }}$

$${\displaystyle Y_{\mathrm {srgb} }={\begin{cases}12.92\ Y_{\mathrm {linear} },&{\text{if }}Y_{\mathrm {linear} }\leq 0.0031308\\1.055\ Y_{\mathrm {linear} }^{1/2.4}-0.055,&{\text{otherwise}}\end{cases}}}$$

3つのsRGB成分が等しくなるため、実際にはグレー画像（カラー画像ではない）であることがわかります。そのため、これらの値は一度だけ保存すればよく、これをグレースケール画像と呼びます。JPEGやPNGなど、単一チャンネルのグレースケール表現をサポートするsRGB互換画像形式では、通常、このように保存されます。sRGB画像を認識するWebブラウザやその他のソフトウェアは、このようなグレースケール画像を、3つのカラーチャンネルすべてで同じ値を持つ「カラー」sRGB画像と同じようにレンダリングするはずです。

ビデオシステムにおける輝度符号化

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メイン記事: luma (ビデオ)

Y'UVやその関連などの色空間の画像は、 PAL、SECAM、NTSCなどの標準的なカラー TV やビデオ システムで使用されます。非線形輝度成分( Y ′ )は、加重合計としてガンマ圧縮された原色強度から直接計算されます。これは、比色輝度の完全な表現ではありませんが、測光/比色計算で使用されるガンマ拡張および圧縮を使用せずに、より迅速に計算できます。PALと NTSC で使用されるY'UVおよびY'IQモデルでは、 rec601輝度( Y ′ )成分は次のように計算されます 。ここで、プライムを使用して、これらの非線形値を、多少異なるガンマ圧縮式を使用する sRGB 非線形値 (前述) および線形 RGB 成分と区別します。ATSCが開発したHDTV用のITU-R BT.709規格では、異なる色係数が使用され、輝度成分は次のように計算されます。数値的には上記のsRGBで使用されている係数と同じですが、線形化された値ではなくガンマ圧縮された値に直接適用されるため、効果は異なります。HDRテレビ用のITU -R BT.2100規格では、さらに異なる係数が使用され、輝度成分は次のように計算されます 。 $${\displaystyle Y'=0.299R'+0.587G'+0.114B'}$$ $${\displaystyle Y'=0.2126R'+0.7152G'+0.0722B'.}$$ $${\displaystyle Y'=0.2627R'+0.6780G'+0.0593B'.}$$

通常、これらの色空間は、表示用にレンダリングされる前に非線形R'G'B'に変換されます。十分な精度が残っている限り、正確にレンダリングできます。

しかし、輝度成分Y'自体をカラー画像のグレースケール表現として直接使用すると、輝度は保持されません。2つの色は同じ輝度Y ′を持ちますが、CIE線形輝度_{Y（したがって、上記で定義した非線形輝度Ysrgb}も異なる）を持つ可能性があり、そのため、一般的な人間には元の色よりも暗くまたは明るく見えることになります。同様に、同じ輝度Y（したがって、同じYsrgb ）を持つ2つの色は、上記のY ′_輝度定義のいずれにおいても、一般的に異なる輝度を持ちます。^{[ 9 ]}

マルチチャンネルカラー画像の単一チャンネルとしてのグレースケール

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カラー画像は、多くの場合、複数のカラーチャンネルが積み重なって構成され、各チャンネルは特定のチャンネルの明度レベルを表します。例えば、RGB画像は、赤、緑、青の原色成分を表す3つの独立したチャンネルで構成され、CMYK画像は、シアン、マゼンタ、イエロー、黒のインクプレートを表す4つのチャンネルで構成されます。

これは、RGBカラー画像のカラーチャンネル分割の例です。左側の列は分離されたカラーチャンネルを自然色で示し、右側の列はそれらのグレースケール相当を示しています。

3つのグレースケール画像からRGBを合成

逆のことも、つまり、それぞれのグレースケールチャンネルからフルカラー画像を構築することも可能である。チャンネルを加工したり、オフセットや回転などの操作を加えることで、元の画像を正確に再現するのではなく、芸術的な効果を生み出すことができる。^{[ 10 ]}

参照

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• チャンネル（デジタル画像）
• ハーフトーン
• デュオトーン
• 偽色
• セピア調
• シアノタイプ
• 形態学的画像処理
• メゾチント
• モノクロとRGBカラー形式のリスト–モノクロパレットセクション
• ソフトウェアパレットのリスト-カラーグラデーションパレットと擬似カラーパレットのセクション
• 色覚異常（完全な色盲）は、視覚がグレースケールに制限される状態です。
• ゾーンシステム

参考文献

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1. 「グレースケール範囲 - 概要 | ScienceDirect Topics」www.sciencedirect.com . 2025年11月6日閲覧。
2. ジョンソン、スティーブン (2006).スティーブン・ジョンソン著『デジタル写真論』オライリー. ISBN 0-596-52370-X。
3. ポイントン、チャールズ(2012).デジタルビデオとHD：アルゴリズムとインターフェース（第2版）.モーガン・カウフマン. pp.  31– 35, 65– 68, 333, 337. ISBN 978-0-12-391926-7. 2022年3月31日閲覧。
4. Poynton, Charles A. (2022-03-14). カリフォルニア州サンノゼにて執筆. Rogowitz, BE; Pappas, TN (編).ガンマの再生(PDF) . SPIE/IS&T Conference 3299: Human Vision and Electronic Imaging III; January 26–30, 1998. Bellingham, Washington: SPIE. doi : 10.1117/12.320126 . 2023-04-23時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) .
5. Poynton, Charles A. (2004年2月25日). 「Constant Luminance」 . Video Engineering . 2023年3月16日時点のオリジナルよりアーカイブ。
6. Lindbloom, Bruce (2017年4月6日). 「RGBワーキングスペース情報」 . 2023年6月1日時点のオリジナルよりアーカイブ。
7. Stokes, Michael; Anderson, Matthew; Chandrasekar, Srinivasan; Motta, Ricardo (1996年11月5日). 「インターネットの標準デフォルトカラースペース – sRGB」 . World Wide Web Consortium – Graphics on the Web . パート2、式1.8の行列。2023年5月24日時点のオリジナルよりアーカイブ。
8. バーガー、ウィルヘルム; バーガー、マーク J. (2010).デジタル画像処理コアアルゴリズムの原理. シュプリンガー・サイエンス＆ビジネスメディア. pp.  110– 111. ISBN 978-1-84800-195-4。
9. Poynton, Charles A. (1997-07-15). 「非一定輝度誤差の大きさ」(PDF) .
10. Wu, Tirui; Toet, Alexander (2014-07-07). 「加重マルチ解像度チャネル融合によるカラーからグレースケールへの変換」 . Journal of Electronic Imaging . 23 (4) 043004. doi : 10.1117/1.JEI.23.4.043004 . ISSN 1017-9909 . 

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