Python实现伽马矫正

伽马矫正是一种借助了指数变换映射的增强技术。伽马矫正的映射函数可表示为:d = T(s)= csY ,其中c和y为常数。y的值是控制变换效果的主要因素,所以被称之为伽马矫正。
如右图所示:

·当y 之1时，输入的低灰度范围被压缩，
高灰度范围被拉伸，实现了强化亮部，压缩暗部的图像增强效果;
·当y >1时，输入的高灰度范围被压缩，
·低灰度范围被拉伸，实现了强化暗部，压缩亮部的图像增强效果;
gama,pY

代码实现

import numpy as np
import cv2def gama_trans(img, gamma):# 先归一化处理，再做伽马计算，再还原到[0,255]gmma_list = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]# 将列表换成nparray,换成无符号8为数gamma_table = np.round(np.array(gmma_list)).astype(np.uint8)return cv2.LUT(img, gamma_table)# 定义matshow方法
def matshow(title='image', image=None, gray=False):if isinstance(image, np.ndarray):if len(image.shape) == 2:passelif gray:# 转换成GRAY格式image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)else:# 图片默认BGR通道，将突破转换成RGBimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 使用这种方式显示图片可能会导致图片显示畸形# cv2.imshow('image', image)plt.figure()# 载入图像plt.imshow(image, cmap="gray")# 设置标题plt.title(title)plt.show()if __name__ == '__main__':im = cv2.imread('data/lena.jpg', 0)matshow('im', im)# 使用小于1的伽马值im = gama_trans(im, 0.5)matshow('im0.5', im)# 使用大于1的伽马值im = gama_trans(im, 3)matshow('im3', im)

实现效果

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