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图像灰度上移变换

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裴来凡
发布2022-05-29 09:42:07
4010
发布2022-05-29 09:42:07
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文章被收录于专栏:图像处理与模式识别研究所
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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

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-10-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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