Python图像运算之图像灰度线性变换详解

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。文中的示例代码讲解详细，需要的可以参考一下

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：

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。

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-600') #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。

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-600') #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。

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-600') #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。

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-600') #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。