$$ output = 255 \times (\frac{input + \epsilon} {255})^\gamma $$ 2. 补偿系数的作用¶ 导入库: In [1]: from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 定义伽马变换函数: In [2]: def gamma_trans(input, gamma=2, eps=0 ): return 255. *...
[ I’ = I^{\gamma} ] 其中, ( I ) 是原始图像的像素值, ( I’ ) 是经过Gamma变换后的像素值, ( \gamma ) 是伽玛值。当 ( \gamma < 1 ) 时,图像变得更亮;当 ( \gamma > 1 ) 时,图像变得更暗。 Python实现Gamma变换 下面是一个简单的Gamma变换的Python代码示例,使用了常见的库如OpenCV和Nu...
cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()在这个示例中,我们首先创建了一个大小为256的查找表,并填充了每个输入像素值对应的Gamma变换后的输出像素值。然后,我们使用OpenCV的cv2.LUT函数将查找表应用于输入图像,得到Gamma变换后的图像。应用Gamma变换在图像处理中有广泛的应用,如对比度增强、图像均衡化等。通过调整Gamm...
importcv2importnumpyasnpdefgamma_correction(image,gamma,C=1):# 将图像的数据类型转换为浮点数image=image.astype(float)# 对像素值进行Gamma变换image=C*np.power(image,gamma)# 将像素值转换回整数类型,并将其限制在0-255的范围之内image=np.clip(image,0,255)image=image.astype(np.uint8)returnimage# ...
一、什么是Gamma变换 Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系: 这个指数即为Gamma。 Gamma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...
1. 基本原理 变换形式 s=crγs=crγ c与γγ均为常数 可通过调整γγ来调整该变换,最常用于伽马校正与对比度增强 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 1defgamma_transformation(input_image, c, gamma):2'''3伽马变换4:param input_image: 原图像5:param c: 伽马变换超参数6:param gamma: 伽马值7:...
from PIL import Image import numpy as np pic = Image.open('Lenna.png') img = np.asarray(pic) # gamma trans img = img / 255. gamma_1 = 0.4 img_1 = ((img ** gamma_1) * 255).astype(np.uint8) pi…
下面我们测试一下对比度不足的图像,gamma变换的作用: 可以看见,图像对比度变高了,这是因为直方图中可以看出,从原来的大部分暗部的像素变亮(直方图中体现为尖峰向右移)。 分段线性变化(这里就不放原理了,直接上代码和结果): import cv2 import numpy as np ...
python+cv2实现自动gamma校正 简单介绍 Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系: Gamma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,让图像从曝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...
1.图像灰度非线性变换:DB=DA×DA/255 2.图像灰度对数变换 3.图像灰度伽玛变换 图像灰度非线性变换:DB=DA×DA/255 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,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换。