背景里的暗部细节是非常弱的时候,一个常用方法是考虑用Gamma变换来提升暗部细节。Gamma变换是矫正相机直接成像和人眼感受图像差别的一种常用手段,简单来说就是通过非线性变换让图像从对曝光强度的线性响应变得更接近人眼感受到的响应。具体的定义和实现,还是接着上面代码中读取的图片,执行计算直方图和Gamma变换的代码如下:...
Gamma矫正的目的是为了让显示屏显示的数据和自然界中一样。同时尽可能的保存暗部细节。 Gamma校正是一种重要的非线性变换,其是对输入图像灰度值进行指数变换, 一般情况下,当用于Gamma矫正的值大于1时,图像的高光部分被压缩而暗调部分被扩展,当Gamma矫正的值小于1时,图像的高光部分被扩展而暗调部分被压缩,Gamma矫正一...
用来计算直方图的channes的数组。比如输入是2副图像,第一副图像有0,1,2共三个channel,第二幅图像只有0一个channel,那么输入就一共有4个channes,如果int channels[3] = {3, 2, 0},那么就表示是使用第二副图像的第一个通道和第一副图像的第2和第0个通道来计算直方图。 3.实现: void GetGammaCorrection(M...
伽马矫正通过输入输出像素的非线性变换来矫正图像的亮度: O = \left( \frac{I}{255} \right)^{\gamma} \times 255 因为是非线性的,所以不同像素值的变换方式不一样。 不同γ值 当γ< 1时,原图暗区域会变凉,直方图会向右侧移动,如果γ>1则相反。 矫正曝光不足的图像 Correct an underexposed image 下面...
伽马矫正(Gamma) 其他 开始# 图像的像素点访问与遍历# 我们在上一篇文章中已经 大概介绍了 mat 图像的数据格式, 实际上可以理解为一个二维数组的格式, 那么茴香豆的茴字一共有几种写法访问一个像素点有几种方式呢 在opencv 的官方文档:How to scan images, lookup tables and time measurement with OpenCV ...
Opencv中的伽马变换是用来图像增强,提升了暗部细节,简单来说就是通过非线性变换,让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应,即将漂白(相机曝光)或过暗(曝光不足)的图片,进行矫正。 伽马值小于1时,会拉伸图像中灰度级较低的区域,同时会压缩灰度级较高的部分 ...
Opencv中的伽马变换是用来图像增强,提升了暗部细节,简单来说就是通过非线性变换,让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应,即将漂白(相机曝光)或过暗(曝光不足)的图片,进行矫正。 伽马值小于1时,会拉伸图像中灰度级较低的区域,同时会压缩灰度级较高的部分 ...
伽玛矫正 伽马校正可以用于通过使用输入值和映射的输出值之间的非线性变换来校正图像的亮度: 由于该关系是非线性的,因此对于所有像素的效果将不同,并且将取决于它们的原始值。 绘制不同的伽玛值 当,原始的暗区域会更亮,直方图将向右移动,而\ gamma> 1则会相反。γ<1γ>1 ...
伽马变换就是⽤来图像增强，其提升了暗部细节，简单来说就是通过⾮线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近⼈眼感受的响应，即将漂⽩（相机曝光）或过暗（曝光不⾜）的图⽚，进⾏矫正。伽马变换的基本形式如下：⼤于1时，对图像的灰度分布直⽅图具有拉伸作⽤（使灰度向⾼灰度值延展），...
OpenCV--Python 图像增强（线性变换，直方图正规化，伽马变换，全局直方图均衡化，限制对比度的自适应直方图...