Scikit-Image图像处理库实例-图像增强 文章目录 Scikit-Image图像处理库实例-图像增强 1、Gamma校正 2、对数校正 3、Sigmoid校正 4、计算累积分布 5、直方图计算 6、对比度受限自适应直方图均衡 (CLAHE) 7、直方图均衡化 8、图像灰度拉伸 scikit-image图像处理库的 exposure模块提供了图像增强处理函数，包括：Gamma 校正、对数校正、Sigmoid 校正、计算累积分布、对比度受限自适应直方图均衡 (CLAHE)、直方图均衡化、直方图匹配、图像灰度拉伸等。 本文将介绍如何使用这些图像增强处理函数。 1、Gamma校正 Gamma校正也称为幂律变换。 在将每个像素缩放到 0 到 1 的范围后，此函数根据方程 O = I g a m m a O = I^{gamma} O=
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本文深入探讨了使用Scikit-Image库进行图像增强的各种技术，包括Gamma校正、对数校正、Sigmoid校正、累积分布计算、直方图计算、对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)、直方图均衡化和图像灰度拉伸。通过这些技术，可以改善图像的对比度和细节，适用于计算机视觉和图像处理领域。
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