??灰度變換作為一種圖像預(yù)處理技術(shù)可以顯著的改善圖像的質(zhì)量，下面將介紹幾種灰度變換的方法
1. gamma 變換
??Gamma變換是對輸入圖像灰度值進行的非線性操作，使輸出圖像灰度值與輸入圖像灰度值呈指數(shù)關(guān)系：
s = c r λ s = cr^{\lambda} s = c r λ
這個指數(shù)即為Gamma。
Gamma變換就是用來圖像增強，其提升了暗部細節(jié)，簡單來說就是通過非線性變換，讓圖像從暴光強度的線性響應(yīng)變得更接近人眼感受的響應(yīng)，即將漂白（相機曝光）或過暗（曝光不足）的圖片，進行矯正。
經(jīng)過Gamma變換后的輸入和輸出圖像灰度值關(guān)系如圖1所示：橫坐標是輸入灰度值，縱坐標是輸出灰度值，藍色曲線是gamma值小于1時的輸入輸出關(guān)系，紅色曲線是gamma值大于1時的輸入輸出關(guān)系。可以觀察到， 當gamma值小于1時(藍色曲線)，圖像的整體亮度值得到提升，同時低灰度處的對比度得到增加，更利于分辯低灰度值時的圖像細節(jié)。
1.1 實現(xiàn)代碼
??下面是就 python2.7 和 opencv 的實現(xiàn)
def
gamma_trans
(
img
,
gamma
)
:
#具體做法先歸一化到1，然后gamma作為指數(shù)值求出新的像素值再還原
gamma_table
=
[
np
.
power
(
x
/
255.0
,
gamma
)
*
255.0
for
x
in
range
(
256
)
]
gamma_table
=
np
.
round
(
np
.
array
(
gamma_table
)
)
.
astype
(
np
.
uint8
)
#實現(xiàn)映射用的是Opencv的查表函數(shù)
return
cv2
.
LUT
(
img0
,
gamma_table
)
在上面我們看到?jīng)]有每次都計算一次指數(shù)，因為指數(shù)的計算復(fù)雜度很高，這里我們存儲下計算結(jié)果，然后使用查表的方法來節(jié)省計算時間。但是上面這段代碼還可以繼續(xù)優(yōu)化，因為每調(diào)用一次這個函數(shù)就要計算一遍需要查詢的表格，當參數(shù) λ \lambda λ 不變的時候，我們可以先計算出需要查的表，然后對每一張圖像查表即可。
參考
[1] CSDN 京局京段藍白豬《Python-OpenCV中的Gamma變換（校正）》
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