图像反转

最新推荐文章于 2024-07-20 09:56:58 发布
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分类专栏： 图像处理 文章标签： 图像处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LC900730/article/details/78135581
本文介绍了两种基本的图像处理方法：图像反转和对数变换。图像反转通过公式s=L-1-r来增强图像中暗部的白色或灰色细节。而对数变换s=clog(1+r)则用于将狭窄的低灰度值映射为更宽范围的灰度值，有效提升图像对比度。

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图像反转

s=T(r)；
r和s分别表示变量，即g和f在任意点(x,y)处的灰度。r、s分别代表处理前后的像素值。
灰度等级在[0,L-1]：
反转公式为s=L-1-r。
这种类型处理适用于增强嵌入在一副图像的暗区域中的白色或灰色细节，特别是黑色面积占主导地位时。

对数变换

s=clog(1+r);
这里写图片描述

对数变换将输入中范围窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。

幂律(伽马变换)

这里写图片描述

这里写图片描述

17.图像的翻转变换
twnkie的博客
07-30 407
图像翻转可以改变图像的方向和位置，从而产生不同的视觉效果。例如，可以使用水平翻转来创建镜像效果，或者使用垂直翻转来改变图像的上下方向。此外，翻转也是进行数据增广的一种方式，可以扩充训练数据集，提高模型的鲁棒性。图像的水平翻转可以通过交换每一行的像素值实现，即将第i行与倒数第i行的像素值进行交换。垂直翻转则可以通过交换每一列的像素值实现，即将第j列与倒数第j列的像素值进行交换。在OpenCV中，图像的翻转是指将图像按照水平、垂直或两者同时进行镜像翻转的操作。以水平翻转为例，假设输入图像为I，输出图像为O。
verilog 图片翻转
12-07
用verilog语言描述实现把图像（256*256像素）顺时针旋转90度。
图像旋转公式
m0_38082419的博客
12-03 2050
将原始位置（X0，Y0）旋转θ角度到（X,Y）位置的变换： 知道旋转后的位置（X，Y）得到原始位置：
C语言对BMP图像颜色的反转
ouhgne的博客
04-06 2441
/********************************************************************************    这是以C语言对BMP图像进行颜色反转处理，适用于64位电脑操作环境    操作对象为24位的BMP图片，因为24位BMP没有调色板，    故文件头(14字节)+位图信息头(40)后面紧跟着就是图像色彩数据。***********...
图像旋转公式(坐标的旋转公式)
03-27
数学公式，关于坐标系上的坐标通过一定角度旋转，求旋转后坐标的公式
数字图像处理-空间域处理-灰度变换-基本灰度变换函数（反转变换、对数变换、伽马变换和分段线性变换）...
weixin_30751947的博客
03-23 1734
总结性的一篇博文，内容其实很简单，之所以写出来是为了对自己之前所学做一些总结。 参考自：《数字图像处理》--第三版--冈萨勒斯--中，以及师兄提供的参考资料，在此对师兄表示感谢。 空间域处理是直接对像素进行操作的方法，这是相对于频率域处理而言的。空间域处理主要分为两大类：灰度变换和空间滤波。灰度变换在图像单个像素上操作，主要以对比度和阈值处理为目的。空间滤波涉及改善性能的操作，...
图像反转的实现
11-23
在图像处理领域，"图像反转"是一个常见的操作，它涉及到改变图像中像素的亮度或颜色值。这个过程可以是简单的灰度反转，也可以是彩色图像的色彩反转。在这个实例中，我们将探讨如何使用MATLAB来实现图像的反转。 ...
opencv-ex3-2.rar_opencv 显示_图像 读入 显示_图像反转_显示图像_读入图像
09-22
标题"opencv-ex3-2.rar_opencv 显示_图像 读入 显示_图像反转_显示图像_读入图像"涉及了几个基本操作，包括图像的读入、显示、以及反转。下面我们将详细探讨这些知识点。 1. **图像读入**： 在OpenCV中，我们通常...
labview视觉助手VBAI二值图像反转
02-19
二值图像反转，顾名思义，就是将图像中的黑白像素进行交换，即原来的白色区域变为黑色，黑色区域变为白色。这一操作在图像处理中被称为“反色”或“阈值反转”。 在LabVIEW视觉助手中，实现二值图像反转可以按照...
基于labview机器视觉的图像处理分析-图像反转.rar
05-21
本压缩包“基于labview机器视觉的图像处理分析-图像反转.rar”提供了一个基础的图像反转程序，适合初学者学习。 图像反转是图像处理中的一个基本操作，它涉及到像素值的变换。在一幅图像中，每个像素都有其特定的...
图像反转.zip_matlab 图像反转_rain1ab_反转_图像代码_图形处理
07-14
实用matlab代码 图像反转 直方图均衡化 直方图均衡化 线性平滑滤波器
LeetCode算法解析之“反转图像”问题。
m0_46405589的博客
12-19 198
给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。 将图像顺时针旋转 90 度。 说明： 你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。 方法一：使用辅助数组 代码实现： class Solution { public void rotate(int[][] matrix) { int i =matrix.length; int j =matrix[0].length; ..
图像反转与翻转
cutelily2014的博客
01-14 2925
首先解释一下反转与翻转，反转表示对彩色图像的RGB三色变换到(255-R,255-G,255-B)，得到的还是一幅彩色图像，用到的函数为 void cvNot(const CvArr *src ,CvArr *dst) ;       翻转表示对整个图像的像素位置变换，不改变原图的颜色，用到函数 void flip(const CvArr *src ,CvArr *dst,int flipcod
数字图像处理(2)：图像反相(分别用C语言、OpenCV、Matlab实现)
ZhaoDongyu_AK47的博客
06-26 6025
文章目录1. 图像格式1.1 灰度图像1.2 RGB888图像2. 图像反相3. 代码&运行3.1 平台：VS2015 + C语言3.2 平台：VS2015+OpenCv3.4.13.3 平台：Matlab 1. 图像格式 1.1 灰度图像 灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 1.2 RGB888图像 RGB色彩模式是工业界的一
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引言 图像反转（反色）是将图像的灰度值反转，若图像灰度级为 256，则新图的灰度值为 255 减去原图的灰度值。本文介绍了使用 Python 的 pillow 库进行图像反转（反色）的三种方法。 安装 pip install pillow 方法 方法 1🙂 使用 point() 方法对图像所有像素值进行运算，并返回结果。 from PIL import Image def invert_color(fname): im = Image.open(fname) im_inverted .
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图像反转运算
最新发布
04-24
### 图像反转运算的实现方法与算法 图像反转运算是指通过线性变换将输入图像中的暗强度转换为输出图像中的亮强度，反之亦然。这种操作通常用于增强对比度或者突出某些特征。 对于一幅灰度图像 \( f(x,y) \)，其像素值范围为 [0, L-1]，其中 \( L \) 是最大可能亮度级别，则该位置上的图像逆变换可以通过以下公式计算得出： \[ s = L - 1 - r \] 这里 \( r \) 表示原始图像中某一点的像素值，\( s \) 则表示经过逆变换之后对应点的新像素值[^2]。 在实际编程过程中，如果采用 Python 结合 OpenCV 库来完成这一过程的话，可以按照如下方式编写代码: ```python import cv2 import numpy as np def image_inverse(image_path): # 加载图像并将其转换成灰度模式 img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 获取图像的最大像素值 max_val = np.max(img) # 计算反转后的图像 inverted_img = max_val - img return inverted_img inverted_image = image_inverse('path_to_your_image.jpg') cv2.imshow('Inverted Image', inverted_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此段脚本首先读取指定路径下的图片文件，并确保它是以灰阶形式加载；接着找出整个画面里最高的亮度数值作为参照标准；最后利用简单的减法规律生成最终翻转效果的画面[^3]。 另外，在 MATLAB 中也可以很方便地执行类似的图像反转功能，具体做法如下面所示： ```matlab % 读入原图 originalImage = imread('your_image_file.png'); % 执行图像反转 reversedImage = imcomplement(originalImage); % 展示结果 figure; subplot(1,2,1), imshow(originalImage), title('Original Image'); subplot(1,2,2), imshow(reversedImage), title('Reversed Image'); ``` MATLAB 提供了一个专门用来做补码运算（即此处所说的图像反转）的函数 `imcomplement` ，它能够自动处理不同类型的输入数据，无论是二值化还是彩色RGB图像都能适用[^3]。
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