在計算機領域中，把每個像素只有一個采樣顏色的圖像稱為灰度數字圖像，換句話說，灰度圖像就是沒有色彩的圖像。灰度圖像雖然沒有色彩，但并不是簡單的黑白，它的設計初衷是要儲存記錄更豐富、更細膩、更深的層次  以一個1024像素的8bit的RGB圖像來說，每個8bit顏色有2^8= 256個層次，有RGB三色，總數據量是8bitx3x1024=24576bit=24byte.

256個較深的層次不能很好地還原現實，所以灰度圖像犧牲顏色換圖像位深到16bit，每個16bit像素有2^16=65536個層次，層次細膩度大幅提升，且同樣1024像素，總數據量更小，16bitx1 x1024=16byte，更便于儲存閱讀。
 

灰度的概念晦澀難懂，但是它的應用在生活中卻不鮮見，在醫學、圖像識別領域有很廣泛的用途。比如我們在醫院體檢時拍攝的CT（電子計算機斷層掃描）、MR（磁共振檢查）、B超、X光都是灰度圖像，以灰階即亮度模式的形式來診斷病癥。

IHC技術現在是很成熟的方法，但是對IHC照片的分析并沒有一個威勢的說法，鏡下觀察免IHC的樣品，細胞核被染上藍色，胞漿間有（強陽性的地方會呈現棕黃色）用肉眼觀察IHC切片的結果只能是定性的，不準確的，使用灰度值定量或半定量對照片測量出一個數值，在準確性和說服力上比起肉眼觀察主觀判斷有了明顯的提升。
 

此外，基于物體的邊緣呈現灰度的不連續性的原理還可以進行圖像分割，常用于生物醫學圖像的分析，用于測量人體器官、組織或病灶的體積，用于醫學圖像的3D重建，例如兩個彗星細胞粘連的情況,提出一種基于區域灰度值的路徑探測方法.對粘連細胞進行分割，便于可視化，可取得較理想的分割效果。另外，也可以用灰度值實現顯微圖像的細胞計數判讀。

灰度圖像拍攝與判讀目前多數是用獨立的兩個軟件進行拍攝與圖像處理分析，將圖像拍攝成特定的格式后通過分析軟件轉換深度實現灰度分析，軟件來回切換給使用者帶來很大的不便。廣州明美可定制兼容8、12位深度拍攝和灰度識別的軟件，在同一個軟件上實現灰度圖像拍攝及灰度識別分析，填補了市場空白，便捷性與實用性大大提升。
 

下圖為中空毛細管在明美顯微鏡下的12位圖①灰度分析圖片，以熔融石英毛細管為Immunoassay載體材料， 通過化學發光成像和灰度分析， 建立了血清特定物質的定量Immunoassay檢測方法。基于毛細管為載體的灰度分析immunodetection方法 適用化學發光Immunoassay， 具有普適性和較好的臨床檢驗應用前景，為體外診斷的普及及準確性提供強有力的支撐。

注釋：①RGB色彩模式是工業界的一種顏色標準，是通過對紅(R)、綠(G)、藍(B)三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色。例如：一個256級灰度的圖象，如果RGB三個量相同時，如：RGB(100,100,100)就代表灰度為100,RGB(50,50,50)代表灰度為50。
 

②所謂顏色或灰度級指黑白顯示器中顯示像素點的亮暗差別，在彩色顯示器中表現為顏色的不同，灰度級越多，圖像層次越清楚逼真。灰度級取決于每個像素對應的刷新存儲單元的位數和顯示器本身的性能。如每個象素的顏色用16位 [2]  二進制數表示，我們就叫它16位圖，它可以表達2的16次方即65536種顏色。如每一個象素采用24位二進制數表示，我們就叫它24位圖，它可以表達2的24次方即16777216種顏色。