基于OpenCV的Gamma校正原理与实现

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gamma校正原理：
　　假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤：
　　1. 归一化：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 。

　　2. 预补偿：根据公式 , 求出像素归一化后的数据以 1 /gamma 为指数的对应值。这一步包含一个求指数运算。若 gamma 值为 2. 2 , 则 1 /gamma 为 0. 454545 , 对归一化后的 A 值进行预补偿的结果就是 0. 783203 ^0. 454545 = 0. 894872 。

　　3. 反归一化：将经过预补偿的实数值反变换为 0 ～ 255 之间的整数值。具体算法为 : f*256 - 0. 5 此步骤包含一个乘法和一个减法运算。续前例 , 将 A 的预补偿结果 0. 894872 代入上式 , 得到 A 预补偿后对应的像素值为 228 , 这个 228 就是最后送入显示器的数据。

　　如上所述如果直接按公式编程的话，假设图像的分辨率为 800*600 ，对它进行 gamma 校正，需要执行 48 万个浮点数乘法、除法和指数运算。效率太低，根本达不到实时的效果。
　　针对上述情况，提出了一种快速算法，如果能够确知图像的像素取值范围 , 例如 , 0 ～ 255 之间的整数 , 则图像中任何一个像素值只能是 0 到 255 这 256 个整数中的某一个 ; 在 gamma 值已知的情况下 ,0 ～ 255 之间的任一整数 , 经过“归一化、预补偿、反归一化”操作后 , 所对应的结果是唯一的 , 并且也落在 0 ～ 255 这个范围内。
　　如前例 , 已知 gamma 值为 2. 2 , 像素 A 的原始值是 200 , 就可求得经 gamma 校正后 A 对应的预补偿值为 228 。基于上述原理 , 我们只需为 0 ～ 255 之间的每个整数执行一次预补偿操作 , 将其对应的预补偿值存入一个预先建立的 gamma 校正查找表 (LUT:Look Up Table) , 就可以使用该表对任何像素值在 0 ～ 255 之间的图像进行 gamma 校正。

Gamma校正实现：


#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<cmath>
using namespace cv;Mat gammaTransform(Mat &srcImage, float kFactor)
{unsigned char LUT[256];for (int i = 0; i < 256; i++){float f = (i + 0.5f) / 255;f = (float)(pow(f, kFactor));LUT[i] = saturate_cast<uchar>(f*255.0f - 0.5f);}Mat resultImage = srcImage.clone();if (srcImage.channels() == 1){MatIterator_<uchar> iterator = resultImage.begin<uchar>();MatIterator_<uchar> iteratorEnd = resultImage.end<uchar>();for (; iterator != iteratorEnd; iterator++){*iterator = LUT[(*iterator)];}}else{MatIterator_<Vec3b> iterator = resultImage.begin<Vec3b>();MatIterator_<Vec3b> iteratorEnd = resultImage.end<Vec3b>();for (; iterator != iteratorEnd; iterator++){(*iterator)[0] = LUT[((*iterator)[0])];//b(*iterator)[1] = LUT[((*iterator)[1])];//g(*iterator)[2] = LUT[((*iterator)[2])];//r}}return resultImage;
}
int main()
{Mat srcImage = imread("lakeWater.jpg");if (!srcImage.data){printf("could not load image...\n");return -1;}//取两种不同的gamma值float gamma1 = 3.33f;float gamma2 = 0.33f;float kFactor1 = 1 / gamma1;float kFactor2 = 1 / gamma2;Mat result1 = gammaTransform(srcImage, kFactor1);Mat result2 = gammaTransform(srcImage, kFactor2);imshow("srcImage", srcImage);imshow("res1", result1);imshow("res2", result2);waitKey(0);return 0;
}

原图：

gamma=3.33的效果图：

Gamma=0.33的效果图：

个人笔记：

Gamma校正对于光照不均匀现象处理较好，简单场景下指数增强的效果与Gamma校正类似，代码如下。但是指数校正更多的用来增加图像对比度，目的为“让高亮区域更亮，让灰暗区域更暗”，达不到通过调整Gamma值增加整个图像亮度或降低的目的。

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  using namespace cv;int main(int argc, char *argv[])
{Mat image = imread(file_path);const int factor =3;//resize(image, image, Size(image.cols / 2, image.rows / 2));Mat imageGamma(image.size(), CV_32FC3);for (int i = 0; i < image.rows; i++){for (int j = 0; j < image.cols; j++){imageGamma.at<Vec3f>(i, j)[0] = pow(image.at<Vec3b>(i, j)[0], factor );imageGamma.at<Vec3f>(i, j)[1] = pow(image.at<Vec3b>(i, j)[1], factor ); imageGamma.at<Vec3f>(i, j)[2] = pow(image.at<Vec3b>(i, j)[2], factor ); }}//归一化到0~255    normalize(imageGamma, imageGamma, 0, 255, CV_MINMAX);//转换成8bit图像显示    convertScaleAbs(imageGamma, imageGamma);imshow("原图", image);imshow("伽马变换图像增强效果", imageGamma);waitKey();return 0;

下图为Gamma和指数校正的一些对比，Gamma值和指数值取代码段中的值。

原图

指数 2-1：

指数 2-2：

Gamma 3-1：

Gamma 3-2: (gamma factor >1)

Gamma 3-3 (Gamma factor <1)

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