先用一张表储存伽马变换的值,这样就不需要在每次变量像素点的时候都调用gamma变换公式计算std::vector gammaLut(const double gamma, const double c) { std::vector lut(256); for (int i = 0; i lut[i] = static_cast(c * std::pow((double)(i / 255.0), gamma) * 255.0); return lut; } 1...
由于伽马变换需要处理浮点数值,需将图像数据转换为浮点数格式。 image_float=image/255.0# 将图像数据缩放到[0, 1]范围 1. 步骤4:应用伽马变换 在这一步,我们需要定义伽马值并计算伽马变换后的图像。 gamma=2.2# 定义伽马值,值越小图像越亮,值越大图像越暗image_gamma=np.power(image_float,gamma)# 应用伽...
gamma_image[r, c][2] = np.power(R,gamma) cv.imshow("gamma image",gamma_image) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 结果:效果比之前的线性变换要自然许多,参数之间的选择占了很大关系。 伽马变换: 线性变换:
幂律变换与对数变换类似: s=T(r)=c*r^\gamma 4.2 c++ opencv代码 #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.png"); //读取图像...
直方图均衡化后的效果.png3.2 Gamma 变换 Gamma 变换主要的 cv 代码如下: uint8_tgammaLUT[256]={0}; voidgammaCorrection(Mat&src,Mat&dst,floatK){ src.copyTo(dst); for(inti=0;i<256;i++){ floatf=i/255.0f;//注意不可以写成i/255
# 伽玛变换 def gamma(img, c, gamma): # 映射表必须为0~255(改成其他会报错) gamma_table = c * [np.power(x/255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)] # Numpy数组默认数据类型为 int32,需要将数据类型转换为opencv图像适合使用的无符号八位整形 ...
最后，幂律（Gamma）变换是与对数变换相类似的灰度变换方法。它通过将原始像素值的幂次方映射到新的像素值，从而实现对图像对比度的调整。幂律变换的公式为：s = c * r^γ，其中γ是调整曲线形状的参数，c是一个常数，以确保变换后的像素值处于有效范围内。同样地，在C++和OpenCV中，幂律变换的实现...
Gamma 变换后的效果.png 3.3 Laplace 锐化 基于8 邻域的 Laplace 锐化主要的 cv 代码如下: voidlaplace(Mat&
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(...