线性数字图像处理-对比度调整
Author:RedamancyXun
一、任务说明
对比度调整:对比度调整是通过线性变换来改变图像的对比度。常见的对比度调整操作包括伽马校正、对比度拉伸等,它们都可以通过对图像的像素值进行线性变换来实现。
我们通过线性操作的公式:
对输入图像中的每一个像素点进行对比度和亮度的调整,a影响对比度,b影响亮度,在我的实现中,我采用了adjusted_img_array = np.clip(alpha * img_array + beta, 0, 255).astype(np.uint8)进行操作,来调整每一个像素点的对比度以及整体亮度。
二、Python操作及其原理
Python代码实现如下:
from PIL import Image
import numpy as np
# 读取图片
img = Image.open('ECNU.jpg')
# 转换为数组
img_array = np.array(img)
# 对比度调整参数,可以根据需要进行调整
alpha = 3.3
beta = -100
# 对每个像素进行线性变换
adjusted_img_array = np.clip(alpha * img_array + beta, 0, 255).astype(np.uint8)
# 从数组转换为图片
adjusted_img = Image.fromarray(adjusted_img_array)
# 显示调整对比度后的图片
adjusted_img.show()
大致原理:
我们使用PIL库和numpy库对一张图片进行对比度调整,并显示调整后的图片。先使用Image.open()方法打开先前AI绘制的华师大东大门图片,将其赋值给变量img,转换为numpy数组,保存在变量img_array中。定义alpha和beta分别表示对比度调整的缩放因子和偏移量,使用adjusted_img_array = np.clip(alpha * img_array + beta, 0, 255).astype(np.uint8)对每个像素值进行线性变换(np.clip()将调整后的像素值限制在0到255之间,.astype(np.uint8)将调整后的像素值转换为uint8类型)。adjusted_img = Image.fromarray(adjusted_img_array)将调整后的数组转换为Image对象,保存在变量adjusted_img中,并使用show()方法显示调整对比度后的图片。