cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()'''对比度增强只是图像增强方法中的一种手段,本章中提到的对比度拉伸的方法受图 像噪声的影响会很明显,后面会介绍去除噪声的方法,去噪之后再使用对比度增 强技术效果会更好'''
对于一幅图像,灰度的均值MG表示平均光照,灰度的方差(或标准差)σG表示对比度的强弱。 对于图像某一个像素,邻域的灰度均值ML表征邻域光照强度,邻域的方差或者标准差σL表示邻域对比度的强弱。 根据ML和σL的大小自主选择想要增强的点做增强(例如乘以某一个常数E)。 b. 算法 初始化:增强常数E,灰度下阈值k0,标准...
限制对比度自适应直方图均衡化 相比全局直方图均衡化,自适应直方图均衡化将图像划分为不重叠的小块,在每一小块进行直方图均衡化,但若小块内有噪声,影响很大,需要通过限制对比度来进行抑制,即限制对比度自适应直方图均衡化。 clahe=cv2.createCLAHE(clipLimit,tileGridSize) 参数: clipLimit:限制对比度的阈值,默认为40,...
clipLimit:限制对比度的阈值,默认为40,直方图中像素值出现次数大于该阈值,多余的次数会被重新分配 tileGridSize:图像会被划分的size, 如tileGridSize=(8,8),默认为(8,8) calhe.apply(img) #对img进行限制对比度自适应直方图均衡化 代码示例和效果如下:(实际使用中可以先去噪声,再进行对比度增强) createCLAHE()...
对比度增强有几种常用的方法，如线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化等，这些方法的计算代价较小，但是却产生了较为理想的效果。灰度直方图是一种计算代价非常小但却很有用的工具，它概括了一幅图像的灰度级信息。灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在...
Python图像高级滤波处理之对比度增强算法 简介 对比度图像增强算法，将将图片的区域进行处理，在该区域内接近黑色的定义为黑色，接近白色的定义为白色。这样就可以进行处理得打新的图片。Python中有相关的实现方法。工具/原料 win10系统64位 winPython集成软件 方法/步骤 1 打开Python shell：2 载入工具包：载入要使用...
选择修改Appearance下面的Plain text的字体大小,从上图中可以看到效果图 python中如何使用pillow增强对比度 在Python中,您可以使用Pillow库来增强图像的对比度。以下是一个简单的例子,演示如何使用ImageEnhance模块的Contrast类来增强图像对比度: from PIL import Image, ImageEnhance ...
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 如图所示,显示了图像的灰度线性变换对应的效果图。 二.图像灰度上移变换 该算法将实现图像灰度值的上移,从而提升图像的亮度,其实现代码如下所示。由于图像的灰度值位于0至255区间之内,所以...
在Python中,图像的对数对比度增强是一种常用的图像处理技术,用于增强图像的对比度和细节。对数对比度增强通过对图像的像素值进行对数变换来实现。 对数对比度增强的步骤如下: 1. 导入必要的库和模...