线性数字图像处理-对比度调整_图像线性变换对比-优快云博客

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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：
在这里插入图片描述
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。