3.3 图像灰度变换之伽马变换

【数字图像处理】简单粗暴理解伽马变换(附python代码) 简单粗暴理解伽马变换,没有枯燥苦涩,全是干货,结尾附上代码实现。 阅读详情
AI摘要

本文深入探讨了图像处理中的伽马变换原理,展示了不同伽马值对图像亮度和对比度的影响,并提供了实现伽马变换的Python代码示例。

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


前言

在上一章,我们介绍了什么是图像的灰度变换,以及灰度变换中的图像反转。图像变换的函数式可以表示如下: g ( x , y ) = F ( f ( x , y ) ) f ( x , y ) 是位于图像点 ( x , y ) 处的像素的值 g(x,y)=F(f(x,y))\quad f(x,y)是位于图像点(x,y)处的像素的值 g(x,y)=F(f(x,y))f(x,y)是位于图像点(x,y)处的像素的值这一章我们来讨论图像的伽马变换(幂律变换)。


1. 伽马变换原理

伽马变换(幂律变换),顾名思义就是对像素值进行幂运算,公式如下: g ( x , y ) = c f ( x , y ) γ g(x,y)=cf(x,y)^\gamma g(x,y)=cf(x,y)γ 其中 f ( x , y ) 是位于图像点 ( x , y ) 处的像素的值 , g ( x , y ) 是变换后的像素值, c , γ 是常数 其中\quad f(x,y)\quad 是位于图像点(x,y)处的像素的值,\quad g(x,y)是变换后的像素值,c, \gamma是常数 其中f(x,y)是位于图像点(x,y)处的像素的值,g(x,y)是变换后的像素值,c,γ是常数

1.1 伽马像素变换效果

在这里插入图片描述
上图是 γ \gamma γ取不同值 F ( f ( x , y ) ) F(f(x,y)) F(f(x,y

伽马(gamma)变换记录 此只记录伽马变换原理及其应用结果(文章所有内容基于数字图像处理-冈萨雷斯),和直接用MATLAB代码生成伽马变换代码。 阅读详情

相关推荐

浅析图像处理中的名词:Gamma 校正(Gamma变换、Gamma调整)

浅析图像处理中的名词:Gamma 校正(Gamma变换、Gamma调整)

qq_51908382的博客 1万+

3.3 图像灰度变换之伽马变换:从原理到医学影像增强实战

本文深入解析了图像处理中的伽马变换原理,通过核心公式s = c * r^γ揭示了其非线性调节亮度与对比度的本质。文章结合Python代码演示了伽马曲线的绘制,并以医学MRI影像增强为例,详细展示了如何通过选择合适γ值(如γ=0.4)来有效增强暗部细节,提升诊断信息量。此外,还探讨了伽马变换在显示校正、航拍图像处理等多场景的应用及实战要点。

weixin_29051245的博客 371

图像的常用灰度变换——负片、伽马变换、对数变换、直方图均衡化、自适应灰度变换及其MATLAB实现

图像灰度变换的常用方法及其matlab实现代码,学习冈萨雷斯的《数字图像处理》浅尝

NPU_ZMT的博客 6852

数字图像处理——灰度变换

灰度变换函数 对于以像素存储的数字图像来说,可对像素进行相应的操作,可得到处理过后的图像。而对像素邻域进行计算的的叫滤波,对单像素进行变换的叫映射,而这个映射关系就是变换函数。 本文主要介绍的一些主要的灰度变换函数。 1、反转变换 反转变换可将图像的灰度级进行反转,公式可参考下式: s = L - r -1 其中,[0, L-1]为灰度级范围, r为原图像灰度级, s为变换图像灰度级。...

minjiuhong的博客 3314

【MATLAB图像处理学习】2.灰度变换

前言:剩下的图像处理基本操作简介我大段跳过了 后面用到哪儿介绍到哪儿 CHAPTER 3 灰度变换及空间滤波 g(x,y)=T[f(x,y)] g(x,y)=T[f(x,y)] g(x,y)=T[f(x,y)] f(x,y)表示原图像像素点,*g(x,y)*表示处理过后图像像素点,T 3.2 灰度变换 3.2.1 函数imadjust 函数imadjust用于进行图像的灰度变换 g = imadj...

一只小地瓜 2259

用易经智慧看懂人工智能:64卦中的科技密码--当古老智慧遇见未来科技

在人工智能狂飙突进的今天,我们总在追问:这些代码构建的智能究竟会带人类走向何方?或许答案早已藏在《周易》的六十四卦中——这本中华文明的“源代码”,正用一种跨越时空的语言,悄悄解释着最前沿的科技秘密。

weixin_38410320的博客 2081

autodl云服务器使用中的conda源报错

通过find path -name filename找到.condarc文件,在autodl服务器中,一般在/root/.condarc。为了利用jypyter打开conda虚拟环境运行,需要下载ipykenel。这个报错是源的问题,在通过源获取包元数据时出现了HTTP 429错误。通过conda换源解决。修改.condarc文件,命令: vim .condarc。但这样还不能解决问题,得把报错中有问题的源注释掉。通过以下命令添加清华镜像源。把报错的链接源注释如下。

Ty_kilig的博客 1584

自动驾驶技术路线之争:纯视觉与多模态融合的成本与性能博弈

本文深入剖析了自动驾驶领域两大主流技术路线——纯视觉与多模态融合的本质差异。文章从成本结构、性能博弈与商业逻辑等多维度展开,揭示了纯视觉方案在硬件成本与数据算力投入上的权衡,以及多模态融合方案在安全冗余与感知稳定性方面的优势。这场技术路线之争,实则是车企在性能、成本与商业化落地之间寻求平衡的综合博弈。

weixin_29038303的博客 390

流体动力学仿真软件:XFlow_(16).案例研究:热传输与相变

包括密度、比热容、热传导系数等。

kkchenjj的博客 722

金融科技风险管理实践之监管评级全解

内部审计是公司治理的四大基石之一。因此,建议银行以问题与结果为导向,推动科技风险分级分类管理,重点防范重大中断、重大事件,并进一步加强科技风险评估与监测,加强对重要管理流程、重要系统、网络等重点管控环节的评估监测,对于评估发现的问题,及时完善管理手段,举一反三解决问题,提高风险管理的有效性。投入更多审计资源,加大对重点机构、薄弱环节、重要领域的审计力度,如:加强对境外机构的审计,加强网络安全、数据安全、业务连续性等高风险领域审计,加强数字化转型过程中的风险审计,以高水平安全,为数字金融高质量发展保驾护航。

银行信息系统应用架构详解 450

【2025年华为秋招(AI)-11月19日-第二题(200分)- 终端款型聚类识别】(题目+思路+Java&C++&Python解析+在线测试)

该摘要总结了题目要求、输入输出格式、KMeans算法的实现步骤以及关键点。以下是150字内的摘要: 本文提出基于KMeans算法对终端型号进行聚类的方法。通过包间隔时长、连接持续时长、漫游前后信号强度4个特征,使用欧氏距离度量相似度。算法采用固定初始化策略(前k个样本作为初始质心),经过分配-更新迭代,直至质心移动小于1e-8或达到最大迭代次数。最终输出各簇样本数并按升序排列,解决了终端型号自动分类问题。示例显示该方法能有效识别3-4类终端,并准确统计每类数量。

m0_73659489的博客 141

LVGL colorwheel组件教程一(调色板)

【代码】LVGL colorwheel组件教程一(调色板)

摸鱼专家 427

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

上一篇: 3.2 图像灰度变换之对数变换
下一篇: 3.4 图像灰度变换之分段线性变换
Four o'clock
博客等级 码龄8年 305粉丝 17原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值