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  • 2014-11-03 16:19:27



    matlab中求解方式:

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %计算图像对比度
    %方法一:中心像素灰度值与周围4近邻像素灰度值之差的平方之和,除以以上平方项的个数。
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    functioncg = duibidu4(f) %f为输入图像,cg为输出的对比度数值,是英文contrast gradient的首字母组合
    [m,n] = size(f);%求原始图像的行数m和列数n
    g = padarray(f,[1 1],'symmetric','both');%对原始图像进行扩展,比如50*50的图像,扩展后变成52*52的图像,
    %扩展只是对原始图像的周边像素进行复制的方法进行
    [r,c] = size(g);%求扩展后图像的行数r和列数c
    g = double(g);  %把扩展后图像转变成双精度浮点数
    k = 0;  %定义一数值k,初始值为0
    fori=2:r-1
    forj=2:c-1
    k = k+(g(i,j-1)-g(i,j))^2+(g(i-1,j)-g(i,j))^2+(g(i,j+1)-g(i,j))^2+(g(i+1,j)-g(i,j))^2;
    end
    end
    cg = k/(4*(m-2)*(n-2)+3*(2*(m-2)+2*(n-2))+4*2);%求原始图像对比度
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %计算图像对比度
    %方法二:中心像素灰度值与周围8近邻像素灰度值之差的平方之和,除以以上之差的个数。
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    functioncg = duibidu8(f) %f为输入图像,cg为输出的对比度数值,是英文contrast gradient的首字母组合
    [m,n] = size(f);%求原始图像的行数m和列数n
    g = padarray(f,[1 1],'symmetric','both');%对原始图像进行扩展,比如50*50的图像,扩展后变成52*52的图像,
    %扩展只是对原始图像的周边像素进行复制的方法进行
    [r,c] = size(g);%求扩展后图像的行数r和列数c
    g = double(g);  %把扩展后图像转变成双精度浮点数
    k=0;  %定义一数值k,初始值为0
    fori=2:r-1
    forj=2:c-1
    k = k+(g(i,j-1)-g(i,j))^2+(g(i-1,j)-g(i,j))^2+(g(i,j+1)-g(i,j))^2+(g(i+1,j)-g(i,j))^2+...
    (g(i-1,j-1)-g(i,j))^2+(g(i-1,j+1)-g(i,j))^2+(g(i+1,j-1)-g(i,j))^2+(g(i+1,j+1)-g(i,j))^2;
    end
    end
    cg = k/(8*(m-2)*(n-2)+6*(2*(m-2)+2*(n-2))+4*3);%求原始图像对比度









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    一 图像对比度理论知识
    1 定义
    对比度:通俗地讲就是亮暗的拉伸对比程度,通常表现了图像画质的清晰程度。对比度的计算公式如下:
    在这里插入图片描述

    2 计算案例
    在这里插入图片描述
    解释:

    每个小括号的数据是怎么来的?按四近邻计算,比如第一个小括号:以第一行第一列为中心,上下左右分别与这个中心值相减再平方,然后加在一起,即:(2-1)2+(3-1)2;第二个小括号即:(1-3)2+(9-3)2+(1-3)2
    最后的48是怎么来的:其实就是总的平方次个数
    二 代码实现

        '''上面案例和下面代码都是使用四近邻方式计算'''
        from cv2 import cv2
        import numpy as np
        def contrast(img0):   
            img1 = cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #彩色转为灰度图片
            m, n = img1.shape
            #图片矩阵向外扩展一个像素
            img1_ext = cv2.copyMakeBorder(img1,1,1,1,1,cv2.BORDER_REPLICATE) 
            rows_ext,cols_ext = img1_ext.shape
           
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                                     跟我一起交流吧
            b = 0.0
            for i in range(1,rows_ext-1):
                for j in range(1,cols_ext-1):
                    b += ((img1_ext[i,j]-img1_ext[i,j+1])**2 + (img1_ext[i,j]-img1_ext[i,j-1])**2 + 
                            (img1_ext[i,j]-img1_ext[i+1,j])**2 + (img1_ext[i,j]-img1_ext[i-1,j])**2)
        
            cg = b/(4*(m-2)*(n-2)+3*(2*(m-2)+2*(n-2))+2*4) #对应上面48的计算公式
            print(cg)
           
        img0 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy1.jpg')
        contrast(img0)
        img1 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy2.jpg')
        contrast(img1)
        img2 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy3.jpg')
        contrast(img2)
        img3 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy4.jpg')
        contrast(img3)
       
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    结果如下:
    20906.021314691152
    26861.281793266557
    27822.16401641625
    28115.63633277685
    结论:图片越清晰,对比度越大

    使用如下图片

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
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    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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    对比度:设uint8型的灰度图像的矩阵为A,设置正常数c>0与0~255之间的整数k,

    表示以k为灰度中心,将对比放大/缩小 c倍。通常,因对比度常定义为最大最小灰度比值,故假设 k=0,注意:结果仍会自动转化为 uint8型的数据。

                

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空空如也

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如何计算图像的对比度