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图像灰度变换变换原理#xff1a;通过变换函数T将原图像像素灰度值r映射为灰度值s#xff1a;
2、灰度反转
2.1原理
灰度反转#xff1a;将图像亮暗对调#xff0c;可以增强图像中暗色区域细节
#xfffd;#xfffd;(#xfffd;)#xfffd;−1−…灰度变换原理
图像灰度变换变换原理通过变换函数T将原图像像素灰度值r映射为灰度值s
2、灰度反转
2.1原理
灰度反转将图像亮暗对调可以增强图像中暗色区域细节
()−1−
其中L为图像灰度级0~255灰度图像的灰度级为256.
2.2 c opencv代码
#includeiostream
#includeopencv2/opencv.hppusing namespace cv;
using namespace std;int main()
{ Mat image1, output_image, image1_gray; //定义输入图像输出图像灰度图像image1 imread(lena.png); //读取图像if (image1.empty()){cout 读取错误 endl;return -1;}cvtColor(image1, image1_gray, COLOR_BGR2GRAY); //灰度化imshow( image1_gray, image1_gray); //显示灰度图像output_image image1_gray.clone();for (int i 0; i image1_gray.rows; i){for (int j 0; j image1_gray.cols; j){output_image.atuchar(i, j) 255 - image1_gray.atuchar(i, j); //灰度反转}}imshow(output_image, output_image); //显示反转图像waitKey(0); //暂停保持图像显示等待按键结束return 0;
}结果 3、对数变换
3.1原理
对数变换扩展图像中的暗像素值压缩高灰度值。
()∗(1)
3.2 c opencv
#includeiostream
#includeopencv2/opencv.hppusing namespace cv;
using namespace std;int main()
{ Mat image1, output_image, image1_gray; //定义输入图像输出图像灰度图像image1 imread(lena.png); //读取图像if (image1.empty()){cout 读取错误 endl;return -1;}cvtColor(image1, image1_gray, COLOR_BGR2GRAY); //灰度化imshow( image1_gray, image1_gray); //显示灰度图像output_image image1_gray.clone();for (int i 0; i image1_gray.rows; i){for (int j 0; j image1_gray.cols; j){output_image.atuchar(i, j) 6*log((double)(image1_gray.atuchar(i, j))1); //对数变换 s6*log(r1)}}normalize(output_image, output_image, 0, 255, NORM_MINMAX); //图像归一化转到0~255范围内convertScaleAbs(output_image, output_image); //数据类型转换到CV_8Uimshow( output_image, output_image); //显示变换图像waitKey(0); //暂停保持图像显示等待按键结束return 0;
}
结果 4、幂律伽马变换
4.1原理
幂律变换与对数变换类似 4.2 c opencv代码
#includeiostream
#includeopencv2/opencv.hppusing namespace cv;
using namespace std;int main()
{ Mat image1, output_image, image1_gray; //定义输入图像输出图像灰度图像image1 imread(lena.png); //读取图像if (image1.empty()){cout 读取错误 endl;return -1;}cvtColor(image1, image1_gray, COLOR_BGR2GRAY); //灰度化imshow( image1_gray, image1_gray); //显示灰度图像output_image image1_gray.clone();for (int i 0; i image1_gray.rows; i){for (int j 0; j image1_gray.cols; j){output_image.atuchar(i, j) 6*pow((double)image1_gray.atuchar(i, j),0.5); //幂律变换 s6*r^0.5}}normalize(output_image, output_image, 0, 255, NORM_MINMAX); //图像归一化转到0~255范围内convertScaleAbs(output_image, output_image); //数据类型转换到CV_8Uimshow( output_image, output_image); //显示变换图像waitKey(0); //暂停保持图像显示等待按键结束return 0;
}
结果
