基于opencv-python的一些基本的灰度变换操作

本文介绍了五种常见的图像处理方法,包括图像反转、对数变换、伽马校正、分段线性变换等,这些方法能够帮助调整图像的显示效果,使暗色图像中的细节更加清晰可见。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.图像反转:

作用:看清暗色图像中白色和灰色的细节

2.图像对数变换:

作用:用于对数值范围过大的数据进行调整显示

3.幂次变换(伽马校正):

作用:用途和对数变换差不多

4.分段线性变换:

分类:对比拉伸(对比度拉伸),灰度切割,位图切割

以上几个处理方法的思想都是将固定范围内的像素值得显示范围放大或缩小,让图像

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