对数变换:扩展图像中的暗像素值,压缩高灰度值。 s=T(r)=c*log(1+r) 3.2 c++ opencv #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image1, output_image, image1_gray; //定义输入图像,输出图像,灰度图像 image1 = imread("lena....
我们发现,图像处理前后的灰度值是互补的。 注意:图像灰度反色变换在医学图像处理中有一定的应用,如下图所示: 4,图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换,幂次变换,指数变换,分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面学习三种常见类型的灰度非线性变换。 4.1 图像灰度非线性变换:DB = DA ...
图像灰度的对数变换一般表示如公式所示: 其中c 为尺度比较常数,DA为原始图像灰度值,DB为变换后的目标灰度值。如下图所示,它表示对数曲线下的灰度值变换情况。 由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大,在像素值高的区域斜率较小,所以图像经过对数变换后,较暗区域的对比度将有所提升。这种变换可用于增强图像的暗部细节...
在OpenCV中，通过调整图像像素实现灰度变换。主要函数：图像反转：计算公式为s = L 1 r，其中L为图像灰度范围，适用于处理图像暗色区域的白色或灰色细节。对数变换：公式为s = c * ln，其中c为常数，r >= 0。对数变换能扩展图像中的暗像素值，压缩更高灰度级的值。伽马变换：公式为s = c *...
伽马变换的公式为: s为变换之后图像的像素值,C为灰度缩放系数,通常取1,r 为原始图像的像素值, 为伽马因子,控制的整个算法的缩放程度,伽马变换也被称作幂变换。 注意:其中r的取值范围为[0,1],所以需要将uchar型的数据转为float型,且需要归一化。
1.3 图像伽马变换 图像的伽马变换其实就是通过非线性变换将图像中较暗区域的灰度值进行增强,对较亮区域的灰度值进行抑制,从而获得图像比较好的细节特征。 r为灰度的输入值,c为灰度缩放系数,伽马因子控制整个变换的缩放程度。 伽马变换.jpg Mat gammaImg=grayImg.clone();for(inti=0;i<grayImg.rows;i++){for(...
数字图像处理 OpenCV 对数变换 python 基于opencv的数字识别,问题:我试图在OpenCV-Python(cv2)中实现“数字识别OCR”。它只是为了学习目的。我想在OpenCV中学习KNearest和SVM功能。我有每个数字的100个样本(即图像)。我想和他们一起训练OpenCV示例附带的示例letter_re
灰度图像的对数变换 Opencv中的对数变换:由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大,在像素值较高的区域斜率较小,所以图像经过对数变换后,较暗区域的对比度将有所提升。可用于增强图像的暗部细节。 灰度图像的对数变换一般表示如公式所示: DB=C*log(1+ DA) ...
4.对数变换 对数图像增强是图像增强的一种常见方法,其公式为: S = c log(r+1),其中c是常数(以下算法c=255/(log(256)),这样可以实现整个画面的亮度增大此时默认v=e,即 S = c ln(r+1)。 如下图,对数使亮度比较低的像素转换成亮度比较高的,而亮度较高的像素则几乎没有变化,这样就使图片整体变亮。