【OpenCV 例程200篇】44. 圖像的灰度變換（伽馬變換）

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線性灰度變換將原始圖像灰度值的動態(tài)范圍按線性關(guān)系擴展到指定范圍或整個動態(tài)范圍。

冪律變換也稱伽馬變換，可以提升暗部細節(jié)，對發(fā)白（曝光過度）或過暗（曝光不足）的圖片進行矯正。

冪律變換可以由以下公式描述：
$$Dt=c?(D+?{)}^{\gamma }$$
伽馬變換本質(zhì)上是對圖像矩陣中的每個值進行冪運算。$ 0< \gamma <1$ 時，拉伸圖像中灰度級較低的區(qū)域，壓縮灰度級較高的部分，增加圖像的對比度；$\gamma >1$ 時，拉伸圖像中灰度級較高的區(qū)域，壓縮灰度級較低的部分，降低圖像的對比度。
伽馬變換通過非線性變換對人類視覺特性進行補償，最大化地利用有效的灰度級帶寬。很多拍攝、顯示、打印設(shè)備的亮度曲線都符合冪律曲線，因此伽馬變換廣泛應(yīng)用于各種設(shè)備顯示效果的調(diào)校，稱為伽馬校正。

例程：1.56 圖像的冪律變換

# 1.56 圖像的非線性灰度變換: 冪律變換 (伽馬變換)img = cv2.imread("../images/imgB2.jpg", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像gammaList = [0.125, 0.25, 0.5, 1.0, 2.0, 4.0] # gamma 值normImg = lambda x: 255. * (x-x.min()) / (x.max()-x.min()+1e-6) # 歸一化為 [0,255]plt.figure(figsize=(9,6))for k in range(len(gammaList)):imgGamma = np.power(img, gammaList[k])imgGamma = np.uint8(normImg(imgGamma))plt.subplot(2, 3, k+1), plt.axis('off')plt.imshow(imgGamma, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.title(f"$\gamma={gammaList[k]}$")plt.show()

（本節(jié)完）

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總結(jié)

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