灰度变换，gama变换，对数，反对数变换

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#图像处理 #opencv #灰度变换

本文介绍了灰度变换的基本概念，这是一种常见的图像处理技术，通过改变像素的灰度值来增强图像对比度或实现二值化等效果。灰度变换操作简单且高效，其复杂度通常为O(W*H)，适合于各种规模的图像处理任务。

学习DIP第2天     

灰度变换，及按照一定规则对像素点的灰度值进行变换，变换的结果可以增强对比度，或者达到其他的效果（例如二值化，或者伽马变换），由于灰度变换为针对单个像素点的灰度值进行变换，素以算法复杂度一般为O（W*H）（图像宽和高）

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灰度变换 - 伽马变换
Henry的博客
10-03 2551
伽马变换主要目的是对比度拉伸，将图像灰度较低的部分进行修正伽马变换针对的是对单个像素点的变换，也就是点对点的映射形式为：其中，s为输出的像素点的灰度值，r为输入像素点的灰度值。c 、 γ 为常数γ 值不同的时候，对应的变换曲线如图，这里我们不关注具体函数的取值，而只是关注变换曲线的形状通过观察可以发现γ > 1 的时候，会压缩暗区的对比度，抬高亮区的对比度。并且γ越大，效果越明显γ < 1 的时候，会提升暗区的对比度，压缩亮区的对比度。并且γ越小，效果越明显。
数字图像处理——灰度变换
minjiuhong的博客
04-01 3261
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。...
图像算法-灰度变换 反色 对数变换 伽马变换
ch190029975的博客
09-15 3575
常用的灰度变换 在图像处理中，灰度图像为单通道，灰度值范围为[0, 255]；彩色图像的为RGB三通道，每个通道的像素值的范围也是[0, 255]。灰度变换就是一组映射关系，通过这组映射关系的运算，实现图像效果的变化。下面主要介绍图像反色、对数变换、伽马变换三种常用的灰度变换方法。 反色 对于灰度图像，反色处理的公式：F(i,j)=255−F(i,j)F(i,j)=255−F(i,j)F...
冈萨雷斯数字图像处理(第三版)matlab代码 图3.9 伽马变换
10-15
冈萨雷斯数字图像处理(第三版)matlab代码 图3.9 伽马变换（航拍图像及伽马变换后的图像）
[数字图像处理]灰度变换——反转，对数变换，伽马变换，灰度拉伸，灰度切割，位图切割
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zhoufan的专栏
10-14 4万+
灰度变换，属于一个非常重要的概念。这里主要参考《Digital Image Processing》 Rafael C. Gonzalez / Richard E. Woods 的第三章。书中所有的实验与数学式都采用了8-bit 图像的灰度范围，也就是0到255这样一个范围，这是本书不合理的一个地方。首先，这样做并不泛用，图片不一定是8-bit的。其次，在做某些变换的时候，可能会导致溢出。比如，伽马
【数字图像处理系列三】图像增强：线性、 分段线性、 对数、 反对数、 幂律(伽马)变换、直方图均衡
【AI机器学习与知识图谱】的博客
09-20 3万+
本系列python版本：python3.5.4 本系列opencv-python版本：opencv-python3.4.2.17 本系列使用的开发环境是jupyter notebook，是一个python的交互式开发环境，测试十分方便，并集成了vim操作，安装教程可参考：windows上jupyter notebook主题背景、字体及扩展插件配置(集成vim环境) 上文【数字图像处理系列二...
opencv-python学习笔记5-灰度变换和直方图修正
The_xz的博客
09-09 2208
【代码】opencv-python学习笔记5-灰度变换和直方图修正。
数字图像处理第三章——灰度变换与空间滤波
jgq1466693的博客
06-21 1601
目录引言：一、相关背景1.1 灰度变换与空间滤波基础二、基本灰度变换函数2.1 图像反转2.2 对数变换2.3 幂律（伽马）变换2.4 分段线性变换函数 三、直方图处理3.1 直方图均衡3.2 直方图匹配（规定化）四、空间滤波4.1 机理4.2 相关与卷积五、平滑空间滤波器5.1 平滑线性滤波器5.2 统计排序（非线性滤波）滤波器 六、锐化空间滤波器6.1 拉普拉斯算子（处理二阶微分）6.2 soble算子（处理一阶微分）本章将重点对灰度变换与空间滤波进行了解。灰度变换是作用于图像的单个像素的，主要以对比度
【图像处理笔记】灰度变换
liuchuan__________的博客
09-17 6276
 最近在学习冈萨雷斯的《数字图像处理》，想把整理的笔记和自己实现的小实验整理在博客上~ 今天的主题是图像的灰度变换： g（x，y）= T [ f（x，y）] f（x，y）是输入图像，g（x，y）是处理后的图像，T是在点（x，y）邻域上定义的关于f 的一种算子。 T处理，从输入图像的左上角开始，以水平扫描的方式逐像素地处理。当该邻域的圆点位于图像的边界上时，部分邻域将位于图像的
灰度图像--图像分割 阈值处理之OTSU阈值
weixin_30588907的博客
07-30 697
学习DIP第55天 转载请标明本文出处：***http://blog.youkuaiyun.com/tonyshengtan ***，出于尊重文章作者的劳动，转载请标明出处！文章代码已托管，欢迎共同开发：https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com #开篇废话 废话开始...
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 1771
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，...
【数字图像处理】灰度变换函数（对数变换、反对数变换、幂次变换）
酷酷滴程序猿の博客
09-07 1万+
// 对比度增强.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include #include using namespace cv; using namespace std; //归一化 //data 进行处理的像素集合 //grayscale 目标灰度级 //rows cols type 目标图像的行，列，以
【数字图像处理】简单粗暴理解伽马变换（附python代码）
fbzhl的博客
09-29 3210
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。
浅析图像处理中的名词：Gamma 校正（Gamma变换、Gamma调整）
qq_51908382的博客
09-18 1万+
浅析图像处理中的名词：Gamma 校正（Gamma变换、Gamma调整）
反对数matlab中如何,让审稿人都十分满意的SCI论文插图，如何搞定？（附教程）...
weixin_32236415的博客
03-24 431
原标题：让审稿人都十分满意的SCI论文插图，如何搞定？(附教程)通过某一变换函数，对原有图像中的每个像素值进行转换，得到新的像素值来构成新的图像。这一变换操作是针对图像中每个像素点进行，故称为“点运算”。今天给大家讲解数字图像处理方法入门——灰度图像的点运算 01灰度直方图一、灰度直方图的数学定义：展示图像中各个灰度值出现的次数的二维统计图表 程序实例：基于细胞图像，获取其灰度直方图 二、MATL...
伽马变换原理及示例
opencv_fjc的博客
04-22 2万+
1.伽马变换的应用场景。 在图像处理中，常常利用伽马变换来对过曝或者曝光不足（过暗）的灰度图利用伽马变换进行对比度调节。具体年来讲：就是通过非线性变换，让图像中较暗的区域的灰度值得到增强，图像中灰度值过大的区域的灰度值得到降低。经过伽马变换，图像整体的细节表现会得到增强。 2、伽马变换的原理。 数学公式如下： 其中，r为灰度图像的输入值（原来的灰度值），取值范围为[0,1]。s为经过伽马变换后的...
图像的对数变换和伽马变换
mapleleaf2的博客
07-10 6864
其中，g(x, y) 是变换后的像素值，f(x, y) 是原始像素值，c 是一个常数，用于控制对比度的增益，γ 是一个参数，称为伽马值，用于调整亮度的曲线形状。其中，g(x, y) 是变换后的像素值，f(x, y) 是原始像素值，c 是一个常数，用于控制对比度的增益。其中，f(x, y)表示输入图像的像素值，g(x, y)表示输出图像的像素值，c是常数，γ是调节参数。对空域的对数变换，是指对原图的逐像素实现对数变换的映射，可以看到在像素值较暗的地方，曲线斜率较大，在像素值较亮的地方，曲线斜率比较小；
数字图像处理：各种变换滤波和噪声的类型和用途总结
weixin_34268610的博客
06-22 1142
转载：http://imgtec.eetrend.com/blog/4564 一、基本的灰度变换函数 1.1.图像反转 适用场景：增强嵌入在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节，特别是当黑色的面积在尺寸上占主导地位的时候。 1.2.对数变换（反对数变换与其相反） 过程：将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。 用处：用来扩展图像中暗像素的值，同时压缩更高灰度级的值。 ...
图像增强2
Sandyzz的博客
03-26 651
matlab——图像增强2 利用非线性函数对医学图像进行处理 对数函数：对数变换公式s = c * log(1 + v * r) / log(v + 1)，r为输入的图像数据 反对数函数：反对数变换公式为s = ((v + 1) .^ r - 1) / v，r为输入的图像数据 幂函数：幂次变换的公式为 s = c * r ^ v ，r为输入图像像素 I=dicomread('img');%读取医学图像“img” I1=mat2gray(double(I));%将图片进行归一化，并转换为double类型 I_
matlab的灰度变换函数的应用示例
最新发布
12-15
以下是几个Matlab中灰度变换函数的应用示例： ### 推荐变换类型判断示例 此函数根据输入灰度图像的动态范围推荐合适的变换类型。 ```matlab function transform_type = recommend_by_dr(I) % 输入：灰度图像 I (uint8) % 输出：推荐变换类型字符串 dr_norm = (double(max(I(:))) - double(min(I(:)))) / 255; if dr_norm <= 0.2 transform_type = 'linear_stretch_high_gain'; elseif dr_norm <= 0.6 transform_type = 'gamma_correction_unit'; else transform_type = 'log_or_low_gamma'; end end ``` 使用示例： ```matlab % 读取灰度图像 I = imread('your_image.jpg'); % 调用函数 transform_type = recommend_by_dr(I); disp(['推荐的变换类型是: ', transform_type]); ``` ### 提高图像对比度示例 下面以提高一幅图片对比度为例，介绍了不同的对比度调整方法。 ```matlab % 载入图像 srcImage = imread('boiler.bmp'); info = imfinfo('boiler.bmp'); subplot(1,3,1); imshow(srcImage); title('原图像'); image1 = imadjust(srcImage,[ ],[ ],0.8); subplot(1,3,2); imshow(image1); title('gamma值调整'); image2 = imadjust(srcImage,stretchlim(srcImage),[],0.8); subplot(1,3,3); imshow(image2); title('stretchlim'); ``` ### 伽马变换增强图像示例 ```matlab %%子函数定义 function gama_transform = imageEnhance(image,gama) f_g = mat2gray(image); f_gama = f_g.^gama; max = 255; min = 0; gama_transform = uint8(f_gama*(max - min) + min); end % 使用示例 image = imread('your_image.jpg'); gama = 0.5; % 伽马值 enhanced_image = imageEnhance(image, gama); subplot(1,2,1); imshow(image); title('原图像'); subplot(1,2,2); imshow(enhanced_image); title('伽马变换增强后的图像'); ```
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