图像处理-灰度变换

灰度变换是直接在图像上进行操作的方法。

灰度变换：

一些基本的灰度变换函数：
1.图像反转
2.对数变换
3.幂律变换：存在伽马变换（系数称为伽马）来矫正显示器的失真。还可以用来增强对比度（通过增大灰度密集区域的间距来增强图像的对比度）
4.分段线性变换：
（1）对比度拉伸：可以将灰度密集区域变换到较为宽广的范围，压缩不感兴趣区域的灰度范围。
（2）灰度级分层，将感兴趣区域的灰度直接增强，消去/不改变其他区域灰度值。
（3）比特平面分层：通过每个像素相应的每一位0/1来够成图片，有助于节省数据占用的空间。

直方图处理：
1.直方图均衡化：
对于直方图上灰度范围较为集中的图像（某个范围内像素灰度值的概率较大）会显得偏暗或者偏亮，进而造成对比度低的视觉效果，我们可以进行直方图均衡化来增强对比度。

其实就是通过计量原图中各灰度值相对于总体像素个数出现的频率占比（这个占比包含小于它的灰度的那部分比例，这个占比是归一化的，其总和为1），然后通过原图的最大灰度（因为不能改变图像原来的灰度范围区间），将最大灰度（其实就是原来的灰度范围）乘以频率占比，按照各个灰度出现的频率重新分配成新的灰度（四舍五入了）。这样就有了原始图像灰度对应新的