图像灰度上移变换

2022-05-29 09:42:07 浏览数 (1)

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import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png")#读取图像
grayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
height, width=grayImage.shape[:2]
result=np.zeros((height,width),np.uint8)
#图像灰度上移变换
for i in range(height):
    for j in range(width):
        if int(grayImage[i,j] 50)>255:
            gray=255
        else:
            gray=grayImage[i,j] 50
        result[i,j]=np.uint8(gray)
cv2.imshow("original",grayImage)
cv2.imshow("result",result)
if cv2.waitKey()==27:
    cv2.destroyAllWindows()

算法：图像灰度上移变换是将实现图像灰度值的上移，从而提升图像的亮度，由于图像灰度值位于0到255之间，因此对灰度值进行溢出判断。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度，从而改善图像的质量，凸显图像细节，提高图像对比度。灰度线性变换公式如下：

DB=f(DA)=αDA b

其中，DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f(D)的参数，分别表示斜率和截距。

当α=1，b=0时，保持原始图像
当α=1，b!=0时，图像所有的灰度值上移或下移
当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转
当α>1时，输出图像的对比度增强
当0<α<1时，输出图像的对比度减小
当α<0时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补

链接：https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python

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