OpenCV--Python 图像增强

本文深入探讨图像增强中的对比度提升方法,包括线性变换、直方图均衡化等,旨在改善图像细节清晰度。文章还提及了对比度增强前的去噪处理,以及常用的图像处理函数。

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图像增强主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题,目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度,使得图像中的细节看起来增加清晰。对比度增强有几种常用的方法,如线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化等。

1.灰度直方图

2.线性变换

3.直方图正规化

4.伽马变换

5.全局直方图均衡化

7.总结
对比度增强只是图像增强方法中的一种手段,对比度拉伸的方法受图像噪声的影响会明显,下一篇介绍去除噪声的方法,去噪之后再使用对比度增强技术效果会更好。本篇文章讲解了灰度直方图的可视化、线性变换、分段线性变换、直方图正规化、伽马变换、全局直方图均衡化、限制对比度的自适应直方图均衡化,使用到的函数有 minMaxLoc(),normalize(),equalizeHist(),createCLAHE()。

具体内容请看转载原文:https://blog.youkuaiyun.com/m0_38007695/article/details/82718107 

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