您有多种选项可以降低图像的饱和度。
此外请注意，对图像进行去饱和处理not只是为了使其黑白，但对于某些应用程序，您可能认为它们是等效的。
我更新了这篇文章并提供了更多详细信息。
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这是第一件事student可以将图像转换为灰度（至少是我过去首先想到的！），它看起来像去饱和度：
level = (R + G + B) / 3
它不会产生不好的结果，而且快速且易于实施。但它有一个很大的缺点，那就是它与人类感知光度的方式不相符。
亮度
第二种方法（亮度有时称为亮度、亮度或强度）是我们眼睛感知亮度方式的更好模型。这是基于以下事实：锥体密度 http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbase/vision/rodcone.html不同颜色在眼睛中的表现并不统一。我们对绿色的感知比对红色的感知更强烈，对红色的感知比对蓝色的感知更强烈。
因为我们不会以相同的强度感知所有颜色，所以平均方法是不准确的（至少它不会产生看起来像的结果）natural）。如何管理这个？只需使用加权平均值：
level = R * 0.3 + G * 0.59 + B * 0.11
正如您可以想象的那样，关于这些价值观有很多讨论。最初的 ITU-R 建议书提出了这个公式：
level = R * 0.2126 + G * 0.7152 + B * 0.0722
如果我没记错的话 Photoshop 使用这个simple去饱和函数（是的，它是第一个函数的未舍入版本）：
level = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.114
我不认为我们可能会注意到很多差异，无论如何推荐最近发生了变化，看看维基百科上的这里 http://en.wikipedia.org/wiki/Luma_%28video%29有关此公式的更多详细信息。
您想要更多详细信息吗？阅读查尔斯·波因顿的这篇文章：伽马康复 http://poynton.com/papers/IST_SPIE_9801/index.html和他的FAQ http://poynton.com/GammaFAQ.html关于这个话题。
去饱和度
每个像素都用RGB颜色模型 http://en.wikipedia.org/wiki/RGB_color_model但饱和度属于HSL颜色模型 http://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV（实际上，当您可以使用 HSL 或 HSV 模型时working饱和）。请阅读链接以了解有关这些型号的更多详细信息。
图像去饱和包括以下步骤：
- 将每个像素从 RGB 转换为 HSL（请参阅如果您需要详细信息）。
- 强制饱和度为零（这应该是
setSaturation(0) does)
- 将其转换回 RGB（参见此bookmark http://en.wikipedia.org/wiki/HSL_and_HSV#Converting_to_RGB).
让我介绍一个big这个过程的简化：你可以对颜色进行去饱和，找到 RGB 最大值和 RGB 最小值之间的中点（亮度，你还记得颜色中的颜色吗？RGB色彩空间 http://en.wikipedia.org/wiki/RGB_color_space，是 3D 空间中的一个点？）。获得去饱和图像的（简化）公式是：
level = (max(R, G, B) + min(R, G, B)) / 2
分解
一种更简单的去饱和形式，有时称为局部最大分解只需选取每个 RGB 三元组的最大值：
level = max(R, G, B);
正如你可以想象的，你可以使用局部最大值或局部最小值（我写过local因为它搜索每个像素的最小值/最大值）。
其他方法
不要忘记，您可以非常快速地获取黑白图像（然后看起来像去饱和图像的图像），只需保留 RGB 三元组中的一个通道（例如绿色通道）并将该值复制到所有通道即可。
有时，Photoshop 教程不会使用其功能来降低图像的饱和度（降低饱和度功能和调整调色板），而是为了获得更好的结果，他们添加具有统一颜色的图层（根据以下值计算）亮度部分）并将该层与原始图像合并（搜索教程并重现代码中的步骤）。
