该博客介绍了如何通过伽马变换调整图像的曝光度，详细解释了伽马校正的概念及其对图像对比度的影响。当Gamma值小于1时，图像暗部对比度增加，亮部对比度减少；当Gamma值大于1时，情况相反。文章提供了代码实现和不同strength值下的实验效果展示。
DATE: 2019-11-13
1、参考
2、图像灰度变换
详细参考：【OpenCV图像处理】九、常见的图像灰度变换和《数字图像处理》学习笔记1–灰度变换基本概念
简单来讲，图像灰度变换可以分为线性灰度变换和非线性灰度变换，其中非线性灰度变换主要包括非线性对数变换和非线性幂次变换（比如经典的伽马变换）。Gamma校正在采集图像的预处理方面非常有用。
下面主要讲解一下经典的伽马变换：
基于幂次变换的Gamma校正是图像处理中一种非常重要的非线性变换，它与对数变换相反，它是对输入图像的灰度值进行指数变换，进而校正亮度上的偏差。通常Gamma校正常应用于拓展暗调的细节。通常来讲，当Gamma校正的值大于1时，图像的高光部分被压缩而暗调部分
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
