图像增强—Gamma变换

Gamma变换: y=x^gamma; 
gamma>1, 较亮的区域灰度被拉伸,较暗的区域灰度被压缩的更暗,图像整体变暗; 

gamma<1, 较亮的区域灰度被压缩,较暗的区域灰度被拉伸的较亮,图像整体变亮;

#include<iostream>
#include<highgui\highgui.hpp>
#include<core/core.hpp>  
#include<math.h>
using namespace cv;  
using namespace std;  
// get Gamma transformation look up table
void GetGammaTransLUT(uchar *pLUT, float Gamma, int iLUTLen)
{
	for(int i=0;i<iLUTLen;i++)
	{
		pLUT[i]=(uchar)(pow((float)i/255,Gamma)*255);
	}
}
void GammaTrans(uchar *pSrc, uchar *pDst, const int iHeight,
	const int iWidth, float Gamma)
{
	uchar *pLUT=new uchar[256];
	GetGammaTransLUT(pLUT,Gamma,256);
	for(int i=0;i<iHeight*iWidth;i++)
	{
		pDst[i]=(uchar)pLUT[pSrc[i]];
	}
	delete []pLUT;
}
int main()
{
	Mat image=imread("Test.png",0); 
	Mat image_Dst(image.size(),image.type()); 
	const int iHeight=image.rows;
	const int iWidth=image.cols;
	uchar* pSrc=image.data;//new uchar[iHeight*iWidth];
	uchar* pDst=image_Dst.data;//new uchar[iHeight*iWidth];
	GammaTrans(pSrc,pDst,iHeight,iWidth,2.7);
	//namedWindow("Origin",1);
	imshow("Origin",image);
	//创建一个名字为“Lena”的图像显示窗口,(不提前声明也可以)  
	//namedWindow("Gamma Trans",1);  
	//显示图像  
	imshow("Gamma Trans",image_Dst);  
	//等待按键  
	waitKey();  
	return 0;  
}



对于图像处理中的gamma变换,以下是一些改进的方法: 1. 自适应gamma变换:传统的gamma变换中,我们通常使用一个固定的gamma值进行变换。然而,不同图像的亮度和对比度差异很大,使用相同的gamma值可能无法取得最佳效果。因此,自适应gamma变换可以根据图像的特性来调整gamma值。一种常见的方法是基于直方图均衡化,根据图像的直方图分布来自动调整gamma值。 2. 非线性gamma变换:传统的gamma变换是一个线性变换,即对输入图像的每个像素值应用相同的gamma值。然而,非线性gamma变换可以根据不同像素值的亮度级别来应用不同的gamma值。例如,可以使用曲线函数来调整不同亮度级别下的gamma值,以增强图像的细节和对比度。 3. 双边滤波结合gamma变换:双边滤波是一种常用的图像平滑方法,可以保持边缘信息的同时去除噪声。在进行gamma变换之前,先应用双边滤波来平滑图像。这样可以减少噪声对gamma变换结果的影响,并提高细节的保留和对比度的增强效果。 4. 多尺度gamma变换图像中的不同区域可能有不同的亮度和对比度特性。为了更好地处理这种情况,可以使用多尺度gamma变换方法。这种方法将图像分解成不同尺度的子图像,然后分别进行gamma变换。最后将这些变换后的子图像合并,得到最终的结果。这样可以更好地保持图像的细节和结构信息。 这些是对图像处理gamma变换的一些改进方法,可以根据具体应用场景选择适合的方法来提高图像质量和视觉效果。
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