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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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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:
2 计算案例
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 小编还有更多有关Python的免费学习资料和心得, 快来基地688244617 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) 更多有关Python的免费学习资料和心得, 快来基地688244617 跟我一起交流吧
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
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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。
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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亮度:设uint8型的灰度图像的二维矩阵为A,设置常整数-255<=c<=255,则A+c就表示亮度的调整。若A+c超过255则自动设置为255,反之若A+c小于0则自动设置为0
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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