彩色图像灰度化是数字图像处理中的重要研究问题之一，它广泛应用于图像预处理和打印机处理等多种科学研究和商业应用。传统的灰度化算法不能体现彩色图像的信息对比信息。为此，许多研究者从颜色对比的角度提出了许多新的方法，其中以Gooch等人的color2gray算法应用最为广泛。但是Gooch等人的灰度化算法只是选择性地将彩色图像的亮度信息或者颜色信息映射到灰度图像，而且该算法在空间转换的过程中会丢失部分颜色信息，导致灰度图像对比度不高。为了提高灰度图像对比度，本文分别在HSI和RGB色彩空间中对Gooch等人的灰度化算法进行改进。为了减少色彩空间转换时的颜色损失，本文分别选择了符合人类视觉系统的HSI色彩空间和符合彩色显示器、相机等硬件设备的RGB色彩空间；在HSI色彩空间中，通过改进Gooch等人算法的理论模型，解决Gooch等人算法不能同时映射彩色图像亮度信息和颜色信息的问题，提高了灰度图像的对比度。在RGB色彩空间中，基于Gooch等人算法的理论模型，通过矩阵变换得到直接含有彩色图像R、G、B三个颜色分量的色差目标函数和优化函数。最后用共轭梯度迭代算法求解优化函数得到高对比度的灰度图像。最后，进行了大量的对比实验和结果分析，验证了本文算法在提高灰度图像对比度方面对Gooch等人算法所做改进的合理性。