Python 图像对比度增强的几种方法(小结)

图像处理工具——灰度直方图

灰度直方图时图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。
例子：矩阵
$$

图片来自网络，侵删！

上面图片的灰度直方图

python实现

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:Sui yue
@describe: 灰度直方图，描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率
@time: 2019/09/15
"""

import sys
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#对于8位图，图像的灰度级范围式0~255之间的整数，通过定义函数来计算直方图
def calcGrayHist(image):
 #灰度图像矩阵的高、宽
 rows, cols = image.shape
 #存储灰度直方图
 grayHist=np.zeros([256],np.uint64)
 for r in range(rows):
  for c in range(cols):
   grayHist[image[r][c]] +=1
 return grayHist
#主函数
if __name__=="__main__":
 #第一个参数式图片地址，你只需放上你的图片就可
 image = cv2.imread('../images/test3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 cv2.imshow("image", image)
 print("Usge:python histogram.py imageFile")
 #计算灰度直方图
 grayHist=calcGrayHist(image)
 #画出灰度直方图
 x_range=range(256)
 plt.plot(x_range,grayHist,'r',linewidth=2,c='black')
 #设置坐标轴的范围
 y_maxValue=np.max(grayHist)
 plt.axis([0,255,0,y_maxValue])
 plt.ylabel('gray level')
 plt.ylabel("number or pixels")
 # 显示灰度直方图
 plt.show()
 cv2.waitKeyEx(0)

结果

线性变换

假设输入图像为I，宽W、高为H，输出图像为O,图像的线性变换可以利用以下公式：
$$

a的改变影响图像的对比度，b的改变影响图像的亮度

线性变换python实现

#!usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
#--------------------------
"""
@author:Sui yue
@describe: 对比增强，线性变换
@time: 2019/09/15 14:21:44
"""
import sys
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
#主函数

def calcGrayHist(image):
 #灰度图像矩阵的高、宽
 rows, cols = image.shape
 #存储灰度直方图
 grayHist=np.zeros([256],np.uint64)
 for r in range(rows):
  for c in range(cols):
   grayHist[image[r][c]] +=1
   # 显示灰度直方图
 # 画出灰度直方图
 x_range = range(256)
 plt.plot(x_range, grayHist, 'r', linewidth=2, c='black')
 # 设置坐标轴的范围
 y_maxValue = np.max(grayHist)
 plt.axis([0, 255, 0, y_maxValue])
 plt.ylabel('gray level')
 plt.ylabel("number or pixels")
 # 显示灰度直方图
 plt.show()

if __name__=="__main__":
 # 读图像
 I = cv2.imread('../images/test3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 #线性变换
 a=3
 O=float(a)*I
 #进行数据截断，大于255 的值要截断为255
 O[0>255]=255
 #数据类型转换
 O=np.round(O)
 #uint8类型
 O=O.astype(np.uint8)
 #显示原图和线性变换后的效果
 cv2.imshow("I",I)
 cv2.imshow("O",O)
 calcGrayHist(I)
 calcGrayHist(O)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

线性变换结果

灰度直方图

直方图正规化

假设输入图像为I，宽W、高为H，$$I（r,c）I（r,c）I（r,c）代表I的第r行第c列的灰度值，将I中出现的最小灰度级记为$$IminI_{min}Imin​,最大灰度级记为$$ImaxI_{max}Imax​,$$I（r,c）∈[Imin,Imax]I（r,c）\in [I_{min},I_{max}]I（r,c）∈[Imin​,Imax​],为使输出图像O的灰度级范围为 $$[Omin,Omax][O_{min},O_{max}][Omin​,Omax​],$$I（r,c）I（r,c）I（r,c）和$$O（r,c）O（r,c）O（r,c）做以下映射关系：
$$

其中$$0≤r<H,0≤c<W\quad0\le r \lt H,0\le c \lt W0≤r<H,0≤c<W,$$O(r,c)O(r,c)O(r,c)代表O的第r行和第c列的灰度值。这个过程就是常称的直方图正规化。因为$$0≤I(r,c)−IminImax−Imin≤10 \le\frac{I(r,c)-I_{min}}{I_{max}-I_{min}} \le 10≤Imax​−Imin​I(r,c)−Imin​​≤1,所以$$O(r,c)∈[Omin,Omax]O(r,c) \in [O_{min},O_{max}]O(r,c)∈[Omin​,Omax​],一般令$$Omin=0O_{min}=0Omin​=0,$$Omax=255O_{max}=255Omax​=255。显然，直方图正规化使一种自动选取a和b的值的线性变换方法，其中
$$

直方图正规化python实现

#!usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
#--------------------------
"""
@author:Sui yue
@describe: 直方图正规化
@time: 2019/09/18 21:17:22
"""

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys

def calcGrayHist(image):
 #灰度图像矩阵的高、宽
 rows, cols = image.shape
 #存储灰度直方图
 grayHist=np.zeros([256],np.uint64)
 for r in range(rows):
  for c in range(cols):
   grayHist[image[r][c]] +=1
   # 显示灰度直方图
 # 画出灰度直方图
 x_range = range(256)
 plt.plot(x_range, grayHist, 'r', linewidth=2, c='black')
 # 设置坐标轴的范围
 y_maxValue = np.max(grayHist)
 plt.axis([0, 255, 0, y_maxValue])
 plt.ylabel('gray level')
 plt.ylabel("number or pixels")
 # 显示灰度直方图
 plt.show()
#主函数
if __name__ == '__main__':
 #读入图像
 I = cv2.imread('../images/test3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 #求I的最大值，最小值
 Imax=np.max(I)
 Imin=np.min(I)
 #要输出的最小灰度级和最大灰度级
 Omax,Omin=255,0
 #计算a和b的值 ,测试出*4 能看到人脸
 a=float(Omax-Omin)/(Imax-Imin)
 b=Omin-a*Imin
 #矩阵的线性变换
 O=a*I+b
 #数据类型转换
 O=O.astype(np.uint8)
 #显示原图和直方图正规化的效果
 cv2.imshow("I",I)
 cv2.imshow("O",O)
 calcGrayHist(O)
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

直方图正规化结果

伽马变换

假设输入图像为I，宽W、高为H，首先将其灰度值归一化到$$[0,1][0,1][0,1]范围，对于8位图来说，除以255即可。$$I(r,c)I(r,c)I(r,c)代表归一化后的第r行第c列的灰度值，为使输出图像O ，伽马变换就是令$$O(r,c)=I(r,c)γ,0≤r<H,0≤c<WO(r,c)=I(r,c)^\gamma,\quad0\le r \lt H,0\le c \lt WO(r,c)=I(r,c)γ,0≤r<H,0≤c<W，如下图所示：

当$$γ=1\gamma=1γ=1时，图像不变。如果图像整体或者感兴趣区域较暗，则令$$0≤γ<10\le \gamma \lt 10≤γ<1可以增加图像对比度；相反图像整体或者感兴趣区域较亮，则令$$γ>1\gamma \gt 1γ>1可以降低图像对比度。

伽马变换python实现

#!usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-
#--------------------------
"""
@author:Sui yue
@describe: 对比增强 伽马变换
@time: 2019/09/18 22:22:51
"""
import cv2
import numpy as np
import sys
#主函数
if __name__ == '__main__':
  I = cv2.imread('../images/test3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  #图像归一化
  fI=I/255.0
  #伽马变换
  gamma=0.3
  O=np.power(fI,gamma)
  #显示原图和伽马变换
  cv2.imshow("I",I)
  cv2.imshow("O",O)
  cv2.waitKey()
  cv2.destroyAllWindows()

伽马变换结果

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持三水点靠木。