【数字图像处理】5-9:灰度图像--图像增强 灰度变换

Abstract: 数字图像处理:第35天
Keywords: 灰度变换,伽马变换

本文最初发表于csdn,于2018年2月17日迁移至此

开篇废话

废话开始,灰度变化早在学习DIP刚开始的几篇中已经介绍了,准确的说是实现了,但没有讲原理,提供了代码和处理结果,今天主要介绍下原理,对于灰度变换,一定要明确一点,灰度变换是针对灰度的,与图像中的位置无关,也就是说,灰度变换是用新灰度代替对应的旧灰度,而新灰度与旧灰度的映射关系,根据相关模型确定,今天我们学习的模型有:

  1. 图像反转
  2. 对数变换
  3. 幂律(伽马)变换
  4. 分段线性变换

灰度变换数学

图像反转:用互补灰度代替原灰度(互补灰度,是我自己编出来的,对与灰度a假设灰度级别一共有255,那么互补灰度就是255-a,式子中L-1为灰度级)
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对数变换:r为原始灰度,1+r为了log函数为正值,参数c为了保证r属于【0,L-1】并且新的灰度值s也属于【0,L-1】.
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幂律变换:也叫伽马变换或伽马校正,阴极射线管CRT设备,存在灰度和电压的幂律响应,gama值1.7到2.5
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分段线性:与分段函数相似,不同的定义域有不同的变换函数
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代码与效果

代码在这里,用力戳:灰度变换,Gama

总结

灰度变换的主要目的是改变对比度,而且针对灰度进行操作,一般的做法是建立一个映射表,大小为灰度级大小,然后根据不同的变换函数生成映射,将输入图片根据映射表产生输出,计算速度很快,时间复杂度为图像总的像素个数。

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