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  • 1)选择对比度测试靶板,一般有100%,50%,33.77%,15%,5%。 2)调整照度,确保能够清晰观测到图像中的靶标; 3)利用USAF1951分辨率靶观察找到能够分辨出的靶标。 1951 USAF分辨力测试图目前仍广泛地应用于...

    最小可分辨对比度的测试方法如下:

    1)选择对比度测试靶板,一般有100%,50%,33.77%,15%,5%。

    2)调整照度,确保能够清晰观测到图像中的靶标;

    3)利用USAF1951分辨率靶观察找到能够分辨出的靶标。

    1951 USAF分辨力测试图目前仍广泛地应用于测试光学成像系统(如显微镜和相机)的分辨能力。这种图案包括几组由三条短线构成组合,短线的尺寸从大到小。成像系统无法辩明的最大短线组为其分辨能力极限 。

    通常MIL-STD-150A格式包括几层,最大图案构成第一层,位于外围。更小层图案形状不变,从外围向中心逐步缩小。每一层两组,每组包含6个图元,以数字1至6编号。在同一层中,奇数组从右上角开始,其图元从上至下按1至6排列。偶数组的第一个图元在该层的右下角,其余图元在左侧从上至下按2至6排列。分辨力计算式为:分辨力(line-pairs/mm)=2(组序数+((图元序数-1)/6)。

    线对数也可以通过查表得到,查表后根据空间分辨率计算公式计算。

    空间分辨率=线对数*光管焦距

     

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  • 图像对比度增强算法

    万次阅读 多人点赞 2017-01-17 17:53:19
    论述了几种基于灰度直方图的图像对比度增强算法。

    一、全局对比度增强1

    1. 直方图均衡化 Histogram Equalization

    a. 基本思想

    对于图像中的灰度点做映射,使得整体图像的灰度大致符合均匀分布。增强图像的对比度。
    - 对于灰度值连续的情况,使用灰度的累积分布函数CDF做转换函数,可以使得输出图像的灰度符合均匀分布。
    - 对于灰度值不连续的情况,存在舍入误差,得到的灰度分布大致符合均匀分布。
    - 直观地理解,如果某一个灰度范围(如200-201)的像素点很少,那么它的概率密度值就会很小,所以CDF在200-201附近的增长变化就会很小;反之,如果某一个灰度范围(如100-101)的像素点很多,CDF在100-101附近的增长变化会很大。总体来看,以灰度为横轴,CDF为纵轴画曲线。这种向上凸的曲线,很像gamma变换: s=crγγ<1的情形。将灰度集中的部分拉伸,而将灰度不集中的部分压缩,达到提高对比度的效果。
    - 直方图均衡可以看做自适应的gamma变换或者分段变换。前者的优势在于,不需要指定任何参数,所有运算都是基于图像本身的。

    b. 算法
    1. 根据图像灰度计算灰度概率密度函数PDF
    2. 计算累积概率分布函数CDF
    3. CDF归一化到原图灰度取值范围,如[0,255]。
    4. 之后CDF四舍五入取整,得到灰度转换函数sk=T(rk)
    5. CDF作为转换函数,将灰度为rk的点转换为sk灰度
    c. matlab实验

    代码2

    %% 直方图均衡
    clear all;clc;close all;
    ImgFile='E:\图像处理\冈萨雷斯图片库\DIP3E_Original_Images_CH03\Fig0310(b)(washed_out_pollen_image).tif';
    ImgIn=imread(ImgFile);
    ImgHistEq=histeq(ImgIn,256);
    figure;subplot(121);imshow(uint8(ImgIn));title('原图');
    subplot(122);imshow(ImgHistEq);title('全局灰度增强 - 直方图均衡');
    figure;subplot(121);imhist(ImgIn,256);
    axis([0 255 0 1e5]);title('原图的直方图');
    subplot(122);imhist(ImgHistEq,256);axis([0 255 0 1e5]);title('直方图均衡化后的直方图');
    % 自定义直方图均衡
    [counts,x]=imhist(ImgIn,256);
    cum_counts=cumsum(counts);
    cum_counts=uint8(cum_counts/max(cum_counts)*255);% 转化函数
    figure;plot(x,cum_counts);axis([0 255 0 255]);
    xlabel('原图灰度');ylabel('转换后灰度');title('原图CDF转化的灰度映射函数');
    ImgOut=nan(size(ImgIn));
    for i=1:length(x)
        ImgOut(ImgIn==x(i))=cum_counts(i);
    end
    ImgOut=uint8(ImgOut);
    figure;imshow(uint8(ImgOut));title('自定义直方图均衡')
    figure;imhist(ImgOut,256);axis([0 255 0 1e5]);title('自定义直方图均衡的直方图')

    输出:
    原图和均衡化后的图
    图1. 原图和均衡化后的图。均衡后图像对比度明显增强,纹理和边缘更加清晰。

    原图和均衡化后的图的直方图
    图2. 原图和均衡化后的图的直方图。原图灰度分布在很狭窄的区间约[90,140]内。均衡化后灰度较为均匀的分布在整个[0, 255]区间内。

    cdf
    图3. 原图CDF归一化到[0, 255]后作为灰度变换函数。为了方便显示,画成连续曲线。

    自定义均衡的直方图
    图4. 自定义均衡的直方图。和Matlab自带histeq输出基本一致。

    2. 直方图匹配 Histogram Matching

    a. 基本思想

    我的理解:

    对于图像中的灰度点做映射,使得整体图像的灰度大致符合给定的分布。
    想要图像的直方图Hs和期望直方图Hd相同, 那么二者的CDF也是相同的.
    也就是说, 对于某一个灰度x, CDFs(x)=CDFd(x). 所以, 如果CDFs(x)=CDFd(y). 那么我们令x=y.
    也就是将原图的x灰度映射为y灰度. 相当于将图像直方图的横轴做了一个点对点的缩放操作.
    这个缩放操作的结果就是图像直方图向理想直方图靠近.
    在缩放过程中, 如果图像的直方图某一段灰度区间被拉长了, 因为灰度都是整数, 所以直方图的bin会变得稀疏.
    所以,
    最终的直方图匹配的结果就是直方图的bin变得稀疏了. 有的灰度区间没有灰度点.

    • 对于某些图像,灰度分布过于不均衡,例如背景很大且均匀。直接做直方图均衡会把前景“洗白”,效果很差。
    • 直方图匹配需要设定一个直方图分布。不同的图像,此分布可能不同。
    b. 算法
    1. 根据图像计算概率密度分布pr(r)
    2. 根据pr(r)计算累计分布函数sk=T(rk)
    3. 根据给定的目标分布pz(z)计算累计分布函数G(zq)
    4. 对于每一个k,找到一个q,使得G(zq)约等于sk
    5. 将原图中灰度为k的点变为灰度q
    c. Matlab实验
    clear all;clc;close all;
    ImgFile='E:\图像处理\冈萨雷斯图片库\DIP3E_Original_Images_CH03\Fig0323(a)(mars_moon_phobos).tif';
    ImgIn=imread(ImgFile);
    figure;subplot(121);imshow(ImgIn);title('原图')
    subplot(122);imhist(ImgIn);title('原图Hist')
    % histeq
    ImgHistEq=histeq(ImgIn);
    figure;subplot(121);imshow(ImgHistEq);title('Hist EQ');
    subplot(122);imhist(ImgHistEq,256);title('Hist EQ')
    % 根据3.35(a)估计的分布
    x=[0 8 16 180 200 255];
    Y=[0 70000 8000 0 3139 0];
    xi=0:255;
    yi = interp1q(x',Y',xi');
    figure;plot(xi,yi,'.');title('目标 Hist')
    ImgHistMatch = histeq(ImgIn, yi);
    figure;subplot(121);imshow(ImgHistMatch);title('histeq匹配')
    subplot(122);imhist(ImgHistMatch,256);title('histeq匹配直方图')

    输出:
    这里写图片描述
    图5. 原图和直方图

    这里写图片描述
    图6. 直方图均衡后图像及直方图

    这里写图片描述
    图7. 目标直方图

    这里写图片描述
    图8. 直方图匹配图像和直方图

    自定义直方图匹配

    %% 自定义匹配
    clear all;clc;close all;
    ImgFile='E:\图像处理\冈萨雷斯图片库\DIP3E_Original_Images_CH03\Fig0323(a)(mars_moon_phobos).tif';
    ImgIn=imread(ImgFile);
    x=[0 8 16 180 200 255];
    Y=[0 70000 8000 0 3139 0];
    xi=0:255;
    yi = interp1q(x',Y',xi');
    [counts, x]=imhist(ImgIn,256);
    cum_counts=cumsum(counts);% 累加CDF
    % 归一化到[0 255]
    cum_counts=cum_counts./numel(ImgIn);
    s_k=round(cum_counts*255);
    cum_yi=cumsum(yi);% 目标累加CDF
    g_z=round(cum_yi./sum(yi)*255); 
    figure;plot(s_k,'r');hold on;plot(g_z,'g');grid on;hold off;
    legend('s_k','g_z')
    axis([0 255 0 255]);title('原图累计CDF 和 目标累计CDF')
    map=nan(size(s_k));
    for k=1:length(s_k)
        delta=abs(g_z-s_k(k));
        [~,z]=min(delta);
        map(k)=z;
    end
    figure;plot(0:255,map);axis([0 255 0 255]);grid on;
    xlabel('输入灰度');ylabel('输出灰度');title('灰度映射曲线')
    
    ImgOut=zeros(size(ImgIn));
    for m=0:length(map)-1
        ImgOut(ImgIn==m)=map(m+1);
    end
    ImgOut=uint8(ImgOut);
    figure;imshow(ImgOut);title('直方图匹配')
    figure;imhist(ImgOut,256);title('直方图匹配');

    输出:只列出转换函数
    这里写图片描述
    转换函数映射图

    二、局部对比度增强

    1. 邻域直方图均衡

    将全局直方图均衡的思想应用于邻域直方图处理中。

    2. 邻域直方图匹配

    将全局直方图匹配的思想应用于邻域直方图处理中。

    3. 邻域统计方法

    a. 基本思想

    对于一幅图像,灰度的均值MG表示平均光照,灰度的方差(或标准差)σG表示对比度的强弱。
    对于图像某一个像素,邻域的灰度均值ML表征邻域光照强度,邻域的方差或者标准差σL表示邻域对比度的强弱。
    根据MLσL的大小自主选择想要增强的点做增强(例如乘以某一个常数E)。

    b. 算法
    1. 初始化:增强常数E,灰度下阈值k0,标准差下阈值 k1,标准差上阈值 k2,窗口半宽s
    2. 计算图像灰度均值MG和灰度标准差σG
    3. 对于每一个像素,计算邻域(大小为2step+1的方块)内灰度均值ML和标准差σL
    4. 如果ML<=k0MG并且k1σG<=σL<=k2σG,将像素灰度乘以E
    c. matlab代码

    测试脚本LocalEnhancement_test.m

    %% 局部对比度增强
    clear all;clc;close all;
    ImgFile='E:\图像处理\冈萨雷斯图片库\DIP3E_Original_Images_CH03\tungsten_original.tif';
    step=1;
    para.E=4.0;
    para.k0=0.4; % 均值下阈值
    para.k1=0.02; % 标准差下阈值
    para.k2=0.4; % 标准差上阈值
    ImgIn=imread(ImgFile);
    ImgHistEq=histeq(ImgIn,256);
    ImgIn=double(ImgIn);
    % ImgIn=double(rgb2gray(ImgIn));
    [ MeanLocal,VarLocal ] = LocalStatistics( ImgIn, step );
    [ ImgOut ] = LocalEnhancement( ImgIn, MeanLocal, VarLocal,para );
    
    figure;imshow(uint8(ImgIn));title('原图');
    figure;imshow(uint8(ImgOut));title('局部统计增强');
    figure;imshow(ImgHistEq);title('全局灰度增强 - 直方图均衡');

    函数LocalEnhancement.m

    function [ ImgOut ] = LocalEnhancement( ImgIn, MeanLocal, VarLocal,para )
    %LOCALENHANCEMENT Summary of this function goes here
    % 使用局部均值和局部标准差实现局部图像增强
    %   Detailed explanation goes here
    [rows, cols]=size(ImgIn);
    MeanGlobal=mean(ImgIn(:));
    VarGlobal=std(ImgIn(:));
    for i=1:rows
        for j=1:cols
            if MeanLocal(i,j)<=para.k0*MeanGlobal...
                    &&VarLocal(i,j)>=para.k1*VarGlobal...
                    &&VarLocal(i,j)<=para.k2*VarGlobal
                ImgIn(i,j)=para.E*ImgIn(i,j);
            end
        end
    end
    ImgOut=ImgIn;
    end
    

    函数LocalStatistics.m

    function [ MeanLocal,VarLocal ] = LocalStatistics( ImgIn, step )
    %LOCALSTATISTICS Summary of this function goes here
    % 求局部的灰度均值灰度方差
    % ImgIn - 输入灰度图,double
    % step  - 窗口大小为2*step+1,step越大,细节越少
    %   Detailed explanation goes here
    % 矩阵边缘补齐
    ImgIn=padarray(ImgIn,[step, step],'replicate');
    [rows, cols] = size(ImgIn);
    MeanLocal=zeros(size(ImgIn));
    VarLocal=zeros(size(ImgIn));
    for i = step+1:1:rows-step
        for j = step+1:1:cols-step
            LocalNeighbor=ImgIn(i-step:i+step,j-step:j+step);
            MeanLocal(i,j)=mean(LocalNeighbor(:));
            VarLocal(i,j)=std(LocalNeighbor(:));
        end
    end
    % 切割成和原图相同的大小
    MeanLocal=MeanLocal(2:end-1,2:end-1);
    VarLocal=VarLocal(2:end-1,2:end-1);
    
    end

    结果输出:
    目的是想要增强右下方的纹理,而不改变中间较亮的纹理。全局灰度增强不但不能增强右下方的纹理,而且改变了中间较亮的纹理。局部统计增强达到了目的,但是产生了一些不想要的假边缘(如左上方)和奇异点(一些散乱的白点)。
    源图像全局HistEQ
    图9. 原图和全局灰度增强的图。全局histeq对右下角纹理的增强效果不明显,而且改变了中间较亮区域的灰度。

    LocalStatistics
    图10. 局部统计增强。右下方纹理得到明显的增强,而且不改变中间较亮区域的纹理。但是产生了一些边缘失真。


    2017.4.24补充:


    直方图均衡和其他的均衡方法都会把图像的直方图尽量调整的分布均匀一些. 尽量不会出现较高的尖峰和较大的灰度空档.这是因为这些算法不知道要增强哪些部分的灰度, 也不知道要去抑制哪些部分的灰度. 而某一部分灰度的增强必然意味着另外一部分灰度的压缩. 所以这些算法只能”雨露均沾”, 把hist中所有的灰度都调整到较为均匀的分布. 雨露均沾的结果, 可能是细节的增强和提升. 也有可能是背景被增强, 造成背景噪声放大, 还不如不增强. 针对后一种情况, 就有了CLAHE等限制对比度的算法.


    1. 本文主要参考冈萨雷斯《数字图像处理》第三版英文版
    2. 如果matlab读入*.tif图片出错,参见:
      http://jingyan.baidu.com/article/aa6a2c14f9441b0d4c19c4b0.html
    展开全文
  • MATLAB实现对比度计算

    2021-04-05 20:21:34
    计算I的对比度。 源码实现 function [res] = Computers(G) res = 0; [m,n] = size(G); Lc = 4*(n-2)*(m-2)+2*(m-2)*3+2*(n-2)*3+4*2; % 算出底数 % 使用全负一矩阵进行包围 a= ones(n+2,m+2); a=-a; for i =2:n+...

    实验内容

    给定灰度图像矩阵I(测试示例I=[1 3 9 9; 2 1 3 7; 3 6 0 6; 6 8 2 0])。计算I的对比度。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    源码实现

    function [res] = Computers(G)
    res = 0;
    [m,n] = size(G);
    Lc = 4*(n-2)*(m-2)+2*(m-2)*3+2*(n-2)*3+4*2; % 算出底数 
    % 使用全负一矩阵进行包围
    a= ones(n+2,m+2);
    a=-a;
    for i =2:n+1
        for j= 2:m+1
            a(i,j)=G(i-1,j-1);
        end
    end
    % 4近邻的四个方向。
    dir = [1,0;0,1;0,-1;-1,0];
    for i= 2:n+1
        for j= 2:m+1
            for k=1:4
            	% 相邻位置的坐标x,y
                x=i+dir(k,1);
                y = j+dir(k,2);
                cnt = a(x,y);%新坐标值
                if(cnt~=-1)%判断是否越界
                    res  = res +(cnt-a(i,j))*(cnt-a(i,j));
                end
            end
        end
    end
    res = res/Lc;
    

    分析

    这里采用矩阵包围的方法,省去了边角界特殊判断的过程,增强了代码可读性理解性,但是也牺牲一定的性能。有利有弊吧。

    结果

    ans = 13.3333

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  • 题目:定义一个图像的对比度拉伸函数,函数名为myGrayScaleTransform,将输入图像的对比度线性平滑地拉伸到指定的灰度级区间,要求该函数的输入参数包括处理前的灰度图像img1 (如EXP1A.tif)、期望灰度级的参数区间...

    题目:定义一个图像的对比度拉伸函数,函数名为myGrayScaleTransform,将输入图像的对比度线性平滑地拉伸到指定的灰度级区间,要求该函数的输入参数包括处理前的灰度图像img1 (如EXP1A.tif)、期望灰度级的参数区间para,输出参数为处理后的灰度图像img2。

    定义函数为img2 = myGrayScaleTransform (img1, para),其中,参数para是一个长度为2的一维数组,用于表示期望灰度级区间的最小值和最大值,要求最小和最大值的取值范围限定在区间[0 255]之间,且最小值不能超过最大值,如指定区间为para = [50 120];线性平滑拉伸可以参考数据归一化的计算原理。

     

    实现思路:

    1.定义函数:

                  我们定义的函数有两个参数:图像img1和灰度级区间最小值、最大值的二维数组para。首先对para参数进行判断,若灰度级的最大值和最小值不符合要求则报错。

    若输入的参数没有问题,就开始对图像进行处理:先使用im2double函数将uint8类型的图像数据转换为double类型的,分别取图像矩阵的最大值和最小值,使用公式利用公式f=(img – min_i)/(max_i – min_i)把数据范围压缩到0~1之间的数值,即数据的归一化,以便计算。再使用公式img2 = (b - a) .* img2 + a还原图片像素的大小为para区间内的数值,最后使用函数uint8将图片数据转换为uint8的格式,以便输出。

    2.测试函数:

    使用imread函数读取图像'EXP1A.tif';

    分别定义灰度级para = [0,50]、 para = [50,120]、para = [150,250],并分别调用myGrayScaleTransform函数得到对比度拉伸后的图像;

              3.按题目要求显示图像。

     

    实现效果:

    实现源代码:

    clc;
    %读取图像
    img_a = imread('EXP1A.tif');
    
    para = [0,50];
    img_a2 = myGrayScaleTransform (img_a, para);
    
    para = [50,120];
    img_a3 = myGrayScaleTransform (img_a, para);
    
    para = [150,250];
    img_a4 = myGrayScaleTransform (img_a, para);
    
    %显示图像
    figure('NumberTitle', 'off', 'Name', '实验一第三题 EXP1A.tif 对比度拉伸'); 
    subplot(2,2,1);
    imshow(img_a);
    title('原图');
    
    subplot(2,2,2);
    imshow(img_a2);
    title('0~50');
    
    subplot(2,2,3);
    imshow(img_a3);
    title('50~120');
    
    subplot(2,2,4);
    imshow(img_a4);
    title('150~250');
    
    function img2 = myGrayScaleTransform (img1, para)
        a = para(1);
        b = para(2);
        if(a > b)
            error('para中参数,最小灰度值a不能超过最大灰度值b!');
        elseif(a < 0 || b > 250)
            error('para中参数,最小灰度值a和最大灰度值b的范围在区间[0,250]之间!');
        end
        img = im2double(img1);%将uint8类型的数据转换为double类型的同时,把数据范围由原来的0~255映射到0~1,可以看作数据的一种归一化,以便计算
        min_i = min(img(:));
        max_i = max(img(:));
        img2 = (img - min_i)./(max_i - min_i);%将图片压缩到0~1之间的数值
        img2 = (b - a) .* img2 + a;%还原图片像素的大小为para区间内的数值
        img2 = uint8(img2);%将图片数据转换为uint8的格式,以便输出
    end
    

     

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    千次阅读 2017-12-24 14:09:49
    网上收集了两种亮度与对比度的计算公式: 第一种: 一副图像的亮度对比度调节属于图像的灰度线性变换,其公式如下: y = [x - 127.5 * (1 - B)] * k + 127.5 * (1 + B); x为调节前的像素值,y为调节后的像素...
  • 本系列使用的开发环境是jupyter notebook,是一个python的交互式开发环境,测试十分方便,并集成了vim操作,安装教程可参考:windows上jupyter notebook主题背景、字体及扩展插件配置(集成vim环境) 在上文...
  • Python 图像对比度增强的几种方法

    千次阅读 2019-09-19 11:31:26
    Python 图像对比度增强的几种方法图像处理工具——灰度直方图 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: I={abcdefghijklmnopqrst}I...
  • python opencv 增强对比度

    万次阅读 2018-11-29 09:32:12
    import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img=cv2.imread('miao.jpg',0) ...这是我们的测试图片,看起开一片漆黑,但实际上是有只小猫的,随后我们可以看到 # 绘制直方图 # 使用Mat...
  • 图像的局部对比度增强算法

    千次阅读 2016-01-27 17:14:38
    http://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/3324760.html 图像的局部对比度增强算法 ...使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法。... 图像的对比度增强算法在很多场合都有着重要的应
  • 实现线性对比度展宽算法 实验过程 读入图像到矩阵F 得到F的行列数与颜色通道数:m,n,c 如果颜色通道数c>1,则将彩色图像转化为灰度图rgb2gray 初始化输出矩阵G 对于G的每一行i 对于G的每一列j 根据公式(教材P36...
  • 1.数字图像处理——对比度增强

    千次阅读 2019-06-16 16:04:49
    对比度增强 提前规定:输入图像为
  • Java OpenCV-4.0.0 图像处理09 图像混合以及亮度与对比度操作 Java OpenCV-4.0.0 图像混合以及亮度与对比度操作 图像混合 g(x)=(1-α) f_0 (x)+αf_1 (x) α(0~1) 图像亮度与对比度 g(i,j)=αf(i,j)+β其中α&...
  • 图像的对比度增强算法在很多场合都有着重要的应用,特别是在医学图像上,这是因为在众多疾病的诊断中,医学图像的视觉检查时很有必要的。而医学图像由于本身及成像条件的限制,图像的对比度很低。因此,在这个方面...
  • 实时对比度保留的去色算法——RTCP

    千次阅读 热门讨论 2017-04-24 11:04:42
    在一些应用场景中,一些RGB图片直接转为灰度图片的效果很不好,原本不同的颜色很可能在转为灰度后区分度太小,而导致丢失了对比度信息。论文 Real-time Contrast Preserving Decolorization 所提出的对比度保留的...
  • Unity 屏幕特效 之 简单地调整颜色的亮度、饱和度、对比度 目录 Unity 屏幕特效 之 简单地调整颜色的亮度、饱和度、对比度 一、简介 二、颜色模型 三、什么是亮度,饱和度,对比度,灰度 四、关键技术 五、...
  • 对比度是指相邻颜色的反差,(可以简单这么理解),调大对比度图像轮廓就会越分明,不过对比不明显的部分损失的就越多。 饱和度指色彩,调节饱和度色彩会发生变化,调的越大,图像颜色就越失真,调节饱和度只适合...
  • 【OpenCV】对比度增强之线性变换

    千次阅读 2019-01-23 13:57:24
    1则输出图像O的对比度比I有所增大; 如果0&lt;a&lt;1,则O的对比度比I有所减小; 而b值的改变,影响的是输出的亮度,当b&gt;0时,亮度增加;当b&lt;0时,亮度减小。 举例:假设图像的灰度级范围是[50...
  • 我们经常遇到需要调整图片亮度和对比度的地方: Mat new image = Mat::zeros(iamge.size(),image.type()); 创建一张跟原图像大小和类型一致的空白图像,像素值初始化为0; saturate_cast(value)确保值在0-255...
  • 由于项目需要,这几天找了网上一个基于opencv的图像对比度增强算法的博客。但算法发布的日期太过久远了,2012年的代码放到现在很多类和类方法已经不再适用于新版本的opencv库了。所以我花了点时间重写了一下,并加入...
  • 对比度拉伸是扩展图像灰度级动态范围的处理。通过在灰度级中确定两个点来控制变换函数的形状。下面是对比度拉伸函数中阈值处理的代码示例,阈值为平均值。 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 1 def ...
  • 题目:选择合适的基本灰度变换模型及其参数,通过该变换增强测试图像EXP2C.tif的全局对比度。 说明:要求设置合适的模型参数,以保证对比度增强后的图像不会丢失过多的图像细节信息。   实现思路: 选择幂律...
  • 显示器亮度对比度知识扫盲

    千次阅读 2009-11-14 22:32:00
     前面我们说过动态对比度只在FOFO对比度测试时有效,下面我们演示5倍背光亮度调节功能是如何将500:1的液晶面板提升到2500:1的:全白亮度画面保持不变,全黑画面最大亮度降低为原来的1/5,就可以实现动态2500:1的...
  • 调整图像亮度brightness,对比度contrast,饱和度saturation方法整理 分类: 其他2012-05-07 11:28 480人阅读 评论(0) 收藏 举报 简单的实现方案 数据格式:YUV 参考链接1:Processing in the 8-bit ...
  • 亮度/对比度调整 参考

    千次阅读 2014-07-03 10:23:58
    于是认真写了个测试程序,把亮度和对比度放在一起进行调整(亮度和对比度处理过程为各自独立的,其中亮度过程基本是本BLOG文章《 GDI+ 在Delphi程序的应用 -- 调整图像亮度 》的代码),可是效果却和Photoshop大不...

空空如也

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对比度怎么测试