OpenCV图像处理之常见的图像灰度变换 - 行业资讯 - 肥雀云

图像的灰度线性变换是图像灰度变换的一种,图像的灰度变换通过建立灰度映射来调整源图像的灰度,从而达到图像增强的目的。灰度映射通常是用灰度变换曲线来进行表示。通常来说,它是将图像的像素值通过指定的线性函数进行变换,以此来增强或者来减弱图像的灰度,灰度线性变换的函数就是常见的线性函数。

<强> g (x, y)=k·f (x, y) + d

设源图像的灰度值为x,则进行灰度线性变换后的灰度值为y=kx + b (0 & lt;=y<=255),下面分别来讨论k的取值变化时线性变换的不同效果

(1) | |在1时

当k> 1时,可以用来增加图像的对比度,图像的像素值在进行变换后全部都线性方法,增强了整体的显示效果,且经过这种变换后,图像的整体对比度明显增大,在灰度图中的体现就是变换后的灰度图明显被拉伸了。

(2)。| |=1时

当k=1时,这种情况下常用来调节图像的亮度,亮度的调节就是让图像的各个像素值都增加或是减少一定量。在这种情况下可以通过改变d值来达到增加或者是减少图像亮度的目的。因为当k=1,只改变d值时,只有图像的亮度被改变了,d> 0时,变换曲线整体发生上移,图像的亮度增加,对应的直方图整体向右侧移动,d<0时,变换曲线整体下移,图像的亮度降低,对应的直方图发生水平左移。

(3) .0 　　

此时变换的效果正好与k> 1时相反,即图像的整体对比度和效果都被削减了,对应的直方图会被集中在一段区域上同意值越小,图像的灰度分布也就越窄,图像看起来也就显得越是灰暗。

(4) .k<0时

在这种情况下,源图像的灰度会发生反转,也就是原图像中较亮的区域会变暗,而较暗的区域将会变量。特别的,此时我们令k=1, d=255,可以令图像实现完全反转的效果。对应的直方图也会发生相应的变化。

相应的程序试下如下:

　　　　//实现图像的灰度线性变化　　# include & lt; iostream> 　　# include & lt; opencv2 \ \ core.hpp>核心; 　　# include & lt; opencv2 \ highgui \ highgui.hpp> 　　# include & lt; opencv2 \ imgproc \ imgproc.hpp> 　　　　使用名称空间性病; 　　使用名称空间的简历; 　　　　int main () 　　{ 　　垫srcImg=imread (“1234. jpg”); 　　如果(! srcImg.data) 　　{ 　　cout & lt; & lt;“读入图片失败”& lt; & lt;endl; 　　返回1; 　　} 　　imshow(“原图像”,srcImg); 　　双k b; 　　cout & lt; & lt;“请输入k和b值:“; 　　,cin祝辞的在k在祝辞b; 　　int RowsNum=srcImg.rows; 　　int ColsNum=srcImg.cols; 　　垫dstImg (srcImg.size (), srcImg.type ());//进行遍历图像像素,对每个像素进行相应的线性变换　　for (int i=0;我& lt;RowsNum;我+ +) 　　{ 　　for (int j=0;j & lt;ColsNum;j + +) 　　{//c为遍历图像的三个通道　　for (int c=0;c & lt;3;c++) 　　{//使用在操作符,防止越界　　dstImg.at (i, j) [c]=saturate_cast 　　(k * (srcImg.at (i, j) [c]) + b); 　　　　} 　　} 　　} 　　imshow(“线性变换后的图像”,dstImg); 　　waitKey (); 　　返回0; 　　} 　　　　

当k=1.2, b=50时执行程序的效果如下:

OpenCV图像处理之常见的图像灰度变换“> 
　　
　　 
　　对数变换的基本形式为
　　 <img src= //实现图像的对数变,换作用是压缩图像较亮区域的动态范围//使用不同的方法实现图像的对数变换//基本公式为y=堵塞(1 + r) 　　# include & lt; iostream> 　　# include & lt; opencv2 \ \ core.hpp>核心; 　　# include & lt; opencv2 \ highgui \ highgui.hpp> 　　# include & lt; opencv2 \ imgproc \ imgproc.hpp> 　　　　使用名称空间性病; 　　使用名称空间的简历; 　　　　int main () 　　{ 　　垫srcImage=imread (“1234. jpg”, 0); 　　如果(! srcImage.data) 　　{ 　　cout & lt; & lt;“读入图片错误~”& lt; & lt;endl; 　　返回1; 　　} 　　双c; 　　cout & lt; & lt;“请输入常数c:”; 　　,cin祝辞的在c; 　　垫srcImage1 (srcImage); 　　imshow(“原图像”,srcImage); 　　垫dstImage1 (srcImage.size (), srcImage.type ()); 　　垫dstImage2=dstImage1.clone (); 　　垫dstImage3=dstImage1.clone ();//使用第一种方法进行对数变换,对图像整体进行操作//首先计算1 + r,注意,是对每一个像素点都进行加1操作　　添加(srcImage标量(1.0),srcImage1);//转换为32位的浮点数　　srcImage1。convertTo (srcImage1 CV_32F);//计算日志(1 + r) 　　日志(srcImage1 dstImage1); 　　dstImage1=c * dstImage1;//进行归一化处理　　正常化(dstImage1 dstImage1 0、255、NORM_MINMAX);//convertScaleAbs:先缩放元素再取绝对值,最后转换格式为8位型//在这里不具有缩放功能,作用仅为将格式转换为8位型　　convertScaleAbs (dstImage1 dstImage1); 　　imshow(“对数变换图像1”,dstImage1);///////////////////////////////////////////////////////////////使用第二种方法进行图像的对数变换,对图像的像素进行遍历　　双temp=0.0; 　　for (int i=0;我& lt;srcImage.rows;我+ +) 　　{ 　　for (int j=0;j & lt;srcImage.cols;j + +) 　　{ 　　temp=(双)srcImage.at