圖像領域：拉伸即：灰度圖拉伸，與直方圖均衡化類似，但是也不同！！！

線性拉伸：1）直接線性拉伸；2）裁剪線性拉伸；3）分段式拉伸。

1）直接線性拉伸：（直接歸一化，然后放縮到指定大小范圍）

代碼：

import cv2

import numpy as np

gray=np.float( cv2.imread(**) )

gray_new=( gray-gray.min() ) / ( gray.max()-gray.min() ) # 歸一化到0-1

maxout=255

minout=0

gray_out=gray_new * （maxout -minout） # maxout=255?? minout=0

gray_out=np.uint8( gray_out )

2）裁剪線性拉伸：（去掉2%百分位以下的數，去掉98%百分位以上的數，上下百分位數一般相同，并設置輸出上下限）

import cv2
import numpy as np

gray=np.float( cv2.imread(**) )

d2=np.percentile( gray,2 )
u98=np.percentile( gray,98 )

maxout=255
minout=0

gray_new=minout + ( (gray-d2) / (u98-d2) ) * (maxout - minout)
gray_new[gray_new < minout]=minout
gray_new[gray_new > maxout]=maxout

gray_out=np.uint8(gray_new)

3）分段式 線性拉伸（百度圖片）

分段數學公式，按照公式求出前后灰度

即： （橫軸：拉伸前灰度，縱軸：拉伸后灰度，一一對應）。

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envi 中對應的線性拉伸實現：

線性拉伸 2%： 即： 2）裁剪線性拉伸

ENVI對打開的一幅遙感影像默認是2%的線性拉伸，當然只是顯示效果發生變化，亮度得到提升，但是像元值并沒有發生改變；這里的Linear2%是指將直方圖累積在2%至98%之間的像元值拉伸，取直方圖累積在2%處對應的光譜值為MinValue，98%處對應的光譜值為MaxValue，那么可解釋為如果像元值大于MinValue且小于MaxValue，則將其拉伸至0-255；如果像元值小于MinValue，那么將其改為MinValue；如果像元值大于MaxValue，那么將其改為255。

線性拉伸 0-255：即：1）直接線性拉伸

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的图像处理-线性拉伸的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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