Opencv C++ 六、灰度变换：线性变换、灰度反转、对数变换、伽马变换、（自适应）直方图均衡化 |
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一、灰度变换的原理：
通过变换函数T将原图像像素灰度值r映射为灰度值s： s=T(r). 二、灰度变换的方法：线性变换（亮度和对比度调整）： 原理：线性变换是一种简单的亮度和对比度调整方法，通过对每个像素的灰度级别应用线性变换公式来实现。对每个像素应用公式 output_pixel = input_pixel * alpha + beta，其中 alpha 控制对比度，beta 控制亮度。增大 alpha 值可以增加对比度，增大 beta 值可以增加亮度。对数变换： 原理：对数变换通过应用对数函数对图像的每个像素值进行修改。这种变换适用于增强图像的低灰度级别，因为它拉伸了低灰度级别之间的差异。公式为 output_pixel = c * log(1 + input_pixel)，其中 c 是缩放常数。伽马校正： 原理：伽马校正通过应用幂函数对图像的每个像素值进行修改。伽马校正可以用于调整图像的对比度和亮度。公式为 output_pixel = c * (input_pixel ^ gamma)，其中 c 是缩放常数，gamma 是伽马值。增大 gamma 值可以增加对比度。直方图均衡化： 原理：直方图均衡化旨在拉伸图像的灰度级别分布，使其更均匀。这通过重新分配像素值以增加亮度级别的数量来实现。这有助于增强图像的对比度，并突出图像中的细节。该方法的原理是重新映射图像的累积分布函数，使其变为均匀分布。自适应直方图均衡化： 原理：自适应直方图均衡化将图像划分为小块，然后对每个块进行直方图均衡化。这使得图像在不同区域的灰度级别分布更加均匀，尤其是当图像具有明显的亮度变化时。 三、线性变换 #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { // 加载图像 Mat image = imread("D://lena.png"); if (image.empty()) { cout |
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