任務(wù)類型是選擇灰度圖與彩色圖的最核心依據(jù)——不同的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，對圖像信息的需求不同，有的任務(wù)僅需亮度特征即可完成，有的任務(wù)則必須依賴色彩信息，這也是預(yù)處理選擇的首要判斷標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)合主流計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，可分為兩類核心場景：

第一類：無需色彩信息，僅需基礎(chǔ)特征的任務(wù)——此類任務(wù)優(yōu)先選擇灰度圖。這類任務(wù)的核心是識(shí)別物體的輪廓、邊緣、紋理、形狀等基礎(chǔ)特征，色彩信息不僅無法提供有效輔助，反而會(huì)增加數(shù)據(jù)冗余和計(jì)算負(fù)荷，甚至可能引入干擾。典型任務(wù)包括：文字識(shí)別（OCR）、手寫體識(shí)別、工業(yè)零件缺陷檢測（僅關(guān)注缺陷邊緣、形狀）、人臉輪廓識(shí)別、指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、目標(biāo)輪廓跟蹤（無色彩區(qū)分需求）等。

例如，在OCR文字識(shí)別任務(wù)中，無論是印刷體還是手寫體，其核心識(shí)別依據(jù)是文字的筆畫輪廓、紋理差異，這些特征在灰度圖中能夠清晰呈現(xiàn)，而色彩信息（如紅色文字、藍(lán)色文字）對識(shí)別結(jié)果無任何幫助，反而會(huì)因?yàn)椴煌实奈淖衷诨叶然罅炼炔町惪赡軠p小，增加識(shí)別難度（需額外進(jìn)行閾值調(diào)整）；在工業(yè)零件缺陷檢測中，零件的裂紋、缺角、變形等缺陷，核心特征是邊緣的突變，灰度圖能夠精準(zhǔn)捕捉這些突變，而彩色圖的色彩信息會(huì)增加計(jì)算量，且可能因?yàn)榱慵砻娴纳什痪?，干擾缺陷的識(shí)別精度。

第二類：必須依賴色彩信息的任務(wù)——此類任務(wù)必須選擇彩色圖，舍棄色彩信息會(huì)直接導(dǎo)致任務(wù)失敗或精度大幅下降。這類任務(wù)的核心是通過色彩差異區(qū)分目標(biāo)與背景、不同類別目標(biāo)，色彩信息是核心的語義特征，不可或缺。典型任務(wù)包括：交通場景識(shí)別（交通燈、交通標(biāo)志區(qū)分）、農(nóng)業(yè)病蟲害檢測（作物健康與病變色彩差異）、食品質(zhì)量檢測（水果成熟度、食品霉變色彩區(qū)分）、人臉表情識(shí)別（膚色、嘴唇色彩輔助）、遙感圖像分析（不同地物的色彩差異）、服裝色彩分類、花卉識(shí)別等。

例如，在交通燈識(shí)別任務(wù)中，紅色（停止）、綠色（通行）、黃色（警示）的色彩差異是核心識(shí)別依據(jù)，若轉(zhuǎn)換為灰度圖，三種顏色的亮度差異可能極小，無法有效區(qū)分，導(dǎo)致交通燈識(shí)別失敗，進(jìn)而影響自動(dòng)駕駛等后續(xù)任務(wù)；在水果成熟度檢測中，蘋果的青澀（綠色）、成熟（紅色/黃色）、過熟（褐色），核心差異在于色彩，灰度圖無法捕捉這些差異，無法完成成熟度的精準(zhǔn)分級；在遙感圖像分析中，植被（綠色）、水體（藍(lán)色）、建筑（灰色）、農(nóng)田（黃色）的區(qū)分，主要依賴色彩信息，彩色圖能夠精準(zhǔn)呈現(xiàn)不同地物的差異，而灰度圖會(huì)將不同地物的亮度特征混淆，無法完成有效分析。