框架

第一步，去色

去色是对RGB三个通道的图像分别赋予权重，参考论文《Decolorization Is rgb2gray() Out？》去色图像$I^\gamma$Iγ与彩色图像I有以下公式：

在论文中，作者把每一个权重都划分为0.1间隔的数组，然后根据约束对$w_r$wr​,$w_g$wg​和$w_b$wb​组合参数集，共66组参数。并且根据论文，对各参数没有必要进行精细的划分，这对去色的结果影响不大。

对比度保留

对比度保留是去色的一项重要指标，在这用到了引导滤波器（guided filter），其作用主要是平滑非边缘区域，可以保持较好的边缘。

这里我使用了引导滤波器原作者的代码，对于彩色图的处理，是将其分为三个通道分别作为输入图，最后在把三个通道合并得到输出图。 $E_c$Ec​的计算则是把三个通道的绝对值求和。最后取局部最小值作为参数$\Gamma_1$Γ1​（这一块看不太懂，不知道作者的线性插值是什么意思）。

噪声抑制

公式看起来是很简单的，就是对66张去色图都取x方向和y方向的梯度，分子为L1范数和，分母为L2范数和。最后按照我对论文的理解，这块是取$E_n$En​较小的值，按照作者的经验选取20%的参数作为$\Gamma_2$Γ2​。

去色图选取

综合对比度保留和噪声抑制，对去色参数集$\Gamma$Γ取$\Gamma_1$Γ1​和$\Gamma_2$Γ2​的交集（这一块也有疑惑，这两部分不是独立计算的吗？会有交集吗？）。