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  • 对比度拉伸的作用
    万次阅读
    2018-07-31 22:20:25

    1、代码如下:

    close all;clear all;clc;  %关闭所有图形窗口,清除工作空间所有变量,清空命令行
    I=imread('pout.tif');
    J=imadjust(I,[0.2 0.5],[0 1]);%将0.2-0.5之间的灰度扩展到整个0-1范围,这种处理 对于强调感兴趣灰度区非常有用
    set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);
    set(0,'defaultFigureColor',[1 1 1]);
    figure(1);
    subplot(121),imshow(I);         
    subplot(122),imshow(J);
    
    
    
    
    
    

    2、运行效果如下:

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  • 对比度拉伸C语言实现

    2018-02-04 14:21:41
    对比度拉伸C语言实现....................................................................
  • 运用matlab,对多彩分辨率彩色图像进行增强。 求取直方图和相关图。实用了对比度拉伸和去相关拉伸等增强方法。
  • 包含一些基本的图像处理算法,程序主要功能有: (1)读取处理前图像,存储处理后图像。 (2)对原图像进行添加噪声,有高斯噪声和椒盐噪声可以添加。...(5)对原图像或者处理之后的图像进行对比度拉伸变换。
  • 图像处理 对比度拉伸

    2018-11-22 13:52:11
    数字图像处理 对比度拉伸
  • 图像对比度拉伸实现一个明智的线性函数。
  • matlab开发-对比度拉伸和标准化。在图像上拉伸对比度并将图像从0规范化为1
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  • 采用线性调整,对图像进行增强,主要是对比度拉伸,可以反映直方图
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  • 在图像处理中,归一化是一个改变像素强度值范围的过程。正常化有时被称为对比度拉伸或直方图拉伸。在更普遍的数据处理领域,如数字信号处理,它被称为动态范围扩展。

    在图像处理中,归一化是一个改变像素强度值范围的过程。归一化有时被称为对比度拉伸或直方图拉伸。在更普遍的数据处理领域,如数字信号处理,它被称为动态范围扩展。

    在各种应用中,动态范围扩展的目的通常是将图像或其他类型的信号带入感官上更熟悉或正常的范围,因此称为归一化。通常情况下,其动机是为了使一组数据、信号或图像的动态范围达到一致,以避免精神上的分心或疲劳。例如,一份报纸会努力使一期的所有图像都有一个类似的灰度范围。

    因此在这里,简单的对图片进行对比度拉伸并且展示拉伸前后的直方图,这样更直观的感受和理解归一化。

    首先读入图片

    imgSrc = "Kitten.png"
    imgKitten = cv2.imread(imgSrc, 0)
    plt.imshow(imgKitten, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)

    这里cv2.imread()的参数flag设置为0这样方便进行灰度图的拉伸。对于彩色图像,flag可以设置为1,这样解码后的图像将按BGR顺序存储信道。

    接下来进行对比度拉伸,这里涉及到一个公式:

    O = (I - min) \tfrac{255}{max-min}

    其中O为最终的图片,I为原始图片,max和min分别为原始图片的最大强度和最小强度。

    代码如下:

    input_min, input_max = imgKitten.min(), imgKitten.max()
    
    out_new = (imgKitten - input_min) * (255 / (input_max - input_min))
    out_new = out_new.astype(np.uint8)
    
    plt.imshow(out_new, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)

    这里可以检查一下输出图片的最大最小值是不是255和0,若为真,则可以继续绘制直方图

    # histogram of low contrast image
    gray_level = [0] * 256
    
    for row in imgKitten:
        for col in row:
            gray_level[col] += 1
    
    plt.plot(gray_level)

    首先初始化一个size为256全为0的数组,接下来循环像素,填入每个像素的灰度后plt绘制出来,直方图如下:

    同样的方法绘制输出图片的直方图,结果如下:

    对比度拉伸完成,灰度范围扩大 

    展开全文
  • 1、导致低对比度图像的原因:照明不足、成像传感器动态范围太小、镜头光圈设置错误。2、分段线性变换函数:增强原图各部分的反差,即增强输入图像中感兴趣的灰度区域,相对抑制那些不感兴趣的灰度区域。优势在于形式...

    1、导致低对比度图像的原因:照明不足、成像传感器动态范围太小、镜头光圈设置错误。

    2、分段线性变换函数:增强原图各部分的反差,即增强输入图像中感兴趣的灰度区域,相对抑制那些不感兴趣的灰度区域。优势在于形式可以任意合成,缺点是是需要更多的用户输入。

    3、

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    分段线性变换的函数形式:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    给出需要转换的灰度范围,决定线性变换的斜率。a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    4、分段的灰度拉伸可以更加灵活地控制输出灰度直方图的分布,可以有选择地拉伸某段灰度区间,以改善输出图像。如果一幅图像灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗,可以用灰度拉伸功能来扩展(斜率>1)物体的灰度区间以改善图像;如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮,也可以用灰度拉伸功能来压缩(斜率<1)物体灰度区间以改善图像质量。

    5、一般情况下,限制<

    C/C++ Demo: 把灰度级由其原范围线性地拉伸至整个灰度级范围。

    //通用

    #include

    #include

    //图像操作

    #include

    #include

    #include

    using namespace :: std;

    using namespace :: cv;

    int

    main()

    {

    //图像读取

    Mat image =

    imread("Fig0310.tif");

    //判断图像读取是否有问题

    if(!image.data)

    {

    cout << "image read

    is error!" <<

    endl;

    return 0;

    }

    //图像基本信息输出

    cout << "image

    Info:Height:" <<

    image.size().height <<

    " Width:"

    << image.size().width

    << endl;

    //原始图像显示

    namedWindow("Original

    Image");

    imshow("Original Image",

    image);

    imwrite("original.jpg",

    image);

    //处理图像

    int data_max = 0,data_min = 255;

    int nl = image.rows;

    int nc = image.cols * image.channels();

    if(image.isContinuous())

    {

    nc = nc * nl;

    nl = 1;

    }

    int i,j;

    uchar *data;

    for(j = 0; j < nl; j ++)

    {

    data = image.ptr(j);

    for(i = 0; i < nc; i ++)

    {

    if(data[i] >

    data_max)

    data_max = data[i];

    if(data[i] <

    data_min)

    data_min = data[i];

    }

    }

    cout <<

    "data_max:"

    << data_max

    << "

    data_min:" <<

    data_min << endl;

    int temp = data_max - data_min;

    for(j = 0; j < nl; j ++)

    {

    data = image.ptr(j);

    for(i = 0; i < nc; i ++)

    {

    data[i] = (data[i] - data_min) * 255 / temp;

    }

    }

    //显示图像

    namedWindow("Process Image");

    imshow("Process Image",

    image);

    //保存图像

    imwrite("result.JPG", image);

    waitKey(0);

    return 0;

    }

    原始图像:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    处理后图像:

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    展开全文
  • 对数与对比度拉伸变换是进行动态范围处理的基本工具 对数变换的表达式:g = c*log(1+f),主要应用压缩动态范围 其中c是一个常数,f是浮点数, 图像类似: gamma曲线的形状可变,但是对数形状是固定的 当执行...

    对数与对比度拉伸变换是进行动态范围处理的基本工具

    一、对数变换

    对数变换的表达式g = c*log(1+f),主要应用压缩动态范围
    其中 c 是一个常数,f 是浮点数,
    图像类似:
    在这里插入图片描述
    gamma 曲线的形状可变,但是对数形状是固定的

    当执行一个对数变换时,通常期望将导致的压缩值还原为显示的全范围

    % 例如对于8比特而言
    gs = im2uint8(mat2gray(g))
    展开全文
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  • 对比度拉伸.rar

    2011-11-17 22:51:21
    对比度拉伸.图像处理的算法,本科期间图像处理的代码,很有用的
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    千次阅读 2019-03-08 09:14:11
    转:图像增强至对比度拉伸 我们前面提到过图像二值化,图像反转,本质上是对图像的所有像素点的灰度进行操作,属于灰度变换的内容。灰度变换的主要目的是用于图像增强。 而对比度拉伸是图像增强的一种方法,也属于...
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    千次阅读 2019-07-17 15:38:42
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