[Python从零到壹] 四十四.图像增强及运算篇之图像灰度线性变换详解

eastmount 发表于 2022/04/26 10:33:07 2022/04/26
【摘要】 欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。第二部分将讲解图像运算和图像增强,上一篇文章是图像点运算的灰度化处理知识,包括各种灰度算法的实现,以及灰度线性变换和灰度非线性变换。这篇文章将详细讲解图像灰度线性变换,包括灰度上移、对比度增强、对比度减弱和灰度反色变换。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还

欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持,知识无价人有情,希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识,前期主要讲解图像处理基础知识、OpenCV基础用法、常用图像绘制方法、图像几何变换等,中期讲解图像处理的各种运算,包括图像点运算、形态学处理、图像锐化、图像增强、图像平滑等,后期研究图像识别、图像分割、图像分类、图像特效处理以及图像处理相关应用。

第二部分将讲解图像运算和图像增强,上一篇文章是图像点运算的灰度化处理知识,包括各种灰度算法的实现,以及灰度线性变换和灰度非线性变换。这篇文章将详细讲解图像灰度线性变换,包括灰度上移、对比度增强、对比度减弱和灰度反色变换。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵。


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前文赏析:

第一部分 基础语法

第二部分 网络爬虫

第三部分 数据分析和机器学习

  • [Python从零到壹] 十九.可视化分析之热力图和箱图绘制及应用详解
  • [Python从零到壹] 二十.可视化分析之Seaborn绘图万字详解
  • [Python从零到壹] 二十一.可视化分析之Pyechart绘图万字详解
  • [Python从零到壹] 二十二.可视化分析之OpenGL绘图万字详解
  • [Python从零到壹] 二十三.十大机器学习算法之决策树分类分析详解(1)
  • [Python从零到壹] 二十四.十大机器学习算法之KMeans聚类分析详解(2)
  • [Python从零到壹] 二十五.十大机器学习算法之KNN算法及图像分类详解(3)
  • [Python从零到壹] 二十六.十大机器学习算法之朴素贝叶斯算法及文本分类详解(4)
  • [Python从零到壹] 二十七.十大机器学习算法之线性回归算法分析详解(5)
  • [Python从零到壹] 二十八.十大机器学习算法之SVM算法分析详解(6)
  • [Python从零到壹] 二十九.十大机器学习算法之随机森林算法分析详解(7)
  • [Python从零到壹] 三十.十大机器学习算法之逻辑回归算法及恶意请求检测应用详解(8)
  • [Python从零到壹] 三十一.十大机器学习算法之Boosting和AdaBoost应用详解(9)
  • [Python从零到壹] 三十二.十大机器学习算法之层次聚类和树状图聚类应用详解(10)

第四部分 Python图像处理基础

第五部分 Python图像运算和图像增强

第六部分 Python图像识别和图像高阶案例

第七部分 NLP与文本挖掘

第八部分 人工智能入门知识

第九部分 网络攻防与AI安全

第十部分 知识图谱构建实战

扩展部分 人工智能高级案例


一.灰度线性变换

图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度,从而改善图像的质量,凸显图像的细节,提高图像的对比度。灰度线性变换的计算公式如(12-1)所示:

在这里插入图片描述

该公式中DB表示灰度线性变换后的灰度值,DA表示变换前输入图像的灰度值,α和b为线性变换方程f(D)的参数,分别表示斜率和截距[1-4]。

  • 当α=1,b=0时,保持原始图像
  • 当α=1,b!=0时,图像所有的灰度值上移或下移
  • 当α=-1,b=255时,原始图像的灰度值反转
  • 当α>1时,输出图像的对比度增强
  • 当0<α<1时,输出图像的对比度减小
  • 当α<0时,原始图像暗区域变亮,亮区域变暗,图像求补

如图12-1所示,显示了图像的灰度线性变换对应的效果图。

在这里插入图片描述


二.图像灰度上移变换

该算法将实现图像灰度值的上移,从而提升图像的亮度。

  • DB=DA+50

具体实现代码如下所示。由于图像的灰度值位于0至255区间之内,所以需要对灰度值进行溢出判断。

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

#读取原始图像
img = cv2.imread('luo.png')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]

#创建一幅图像
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像灰度上移变换 DB=DA+50
for i in range(height):
    for j in range(width):
        
        if (int(grayImage[i,j]+50) > 255):
            gray = 255
        else:
            gray = int(grayImage[i,j]+50)
            
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#显示图像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其输出结果如图12-2所示,图像的所有灰度值上移50,图像变得更白了。注意,纯黑色对应的灰度值为0,纯白色对应的灰度值为255。

在这里插入图片描述


三.图像对比度增强变换

该算法将增强图像的对比度,Python实现代码如下所示。

  • DB=DA×1.5
# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

#读取原始图像
img = cv2.imread('luo.png')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]

#创建一幅图像
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像对比度增强变换 DB=DA×1.5
for i in range(height):
    for j in range(width):
        
        if (int(grayImage[i,j]*1.5) > 255):
            gray = 255
        else:
            gray = int(grayImage[i,j]*1.5)
            
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#显示图像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)

其输出结果如图12-3所示,图像的所有灰度值增强1.5倍。

在这里插入图片描述


四.图像对比度减弱变换

该算法将减弱图像的对比度,Python实现代码如下所示。

  • DB=DA×0.8
# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

#读取原始图像
img = cv2.imread('luo.png')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]

#创建一幅图像
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像对比度减弱变换 DB=DA×0.8
for i in range(height):
    for j in range(width):
        gray = int(grayImage[i,j]*0.8)
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#显示图像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其输出结果如图12-4所示,图像的所有灰度值减弱,图像变得更暗。

在这里插入图片描述


五.图像灰度反色变换

反色变换又称为线性灰度求补变换,它是对原图像的像素值进行反转,即黑色变为白色,白色变为黑色的过程。

  • DB=255-DA

其Python实现代码如下所示:

# -*- coding: utf-8 -*-
# By:Eastmount
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

#读取原始图像
img = cv2.imread('luo.png')

#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]

#创建一幅图像
result = np.zeros((height, width), np.uint8)

#图像灰度反色变换 DB=255-DA
for i in range(height):
    for j in range(width):
        gray = 255 - grayImage[i,j]
        result[i,j] = np.uint8(gray)

#显示图像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其输出结果如图12-5所示,图像处理前后的灰度值是互补的。

在这里插入图片描述

图像灰度反色变换在医学图像处理中有一定的应用,如图12-6所示:

在这里插入图片描述

六.总结

本文主要讲解图像灰度线性变换,包括图像灰度上移、图像对比度增强变换、图像对比度减弱变换和图像灰度反色变换。希望大家一定要自己实现文章中的代码,更好地提升编程能力。

感谢在求学路上的同行者,不负遇见,勿忘初心。图像处理系列主要包括三部分,分别是:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

请添加图片描述

亲情是真的很美,很治愈。希望小珞珞和他妈妈能开心每一天,全家人身体健康。小珞珞这小样子可爱极了,爱你们喔!

在这里插入图片描述

感谢在求学路上的同行者,不负遇见,勿忘初心。

感恩能与大家在华为云遇见!
希望能与大家一起在华为云社区共同成长,原文地址:https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/123191792

(By:娜璋之家 Eastmount 2022-04-26 夜于武汉)


参考文献:

  • [1] 阮秋琦. 数字图像处理学(第3版)[M]. 北京:电子工业出版社,2008.
  • [2] 毛星云,冷雪飞. OpenCV3编程入门[M]. 北京:电子工业出版社,2015.
  • [3] Eastmount. [数字图像处理] 三.MFC实现图像灰度、采样和量化功能详解[EB/OL]. (2015-05-28). https://blog.csdn.net/eastmount/article/details/46010637.
  • [4] Eastmount. [Python图像处理] 十五.图像的灰度线性变换[EB/OL]. ( 2019-03-28). https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/88858696.
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