灰度变换.
图像灰度变换原理
图像灰度变换原理
图像灰度变换原理是指通过对图像的像素点进行灰度值的变换，从而改变图像的亮度和对比度。
灰度变换可以通过增加或减少像素值来改变图像的灰度级，并根据需求来调整图像的亮度和对比度。
灰度变换可以用以下数学公式表示：
g(x, y) = T(f(x, y))
其中，f(x, y)表示输入图像的灰度级，g(x, y)表示输出图像的
灰度级，T表示灰度变换函数。
常见的灰度变换函数有线性变换、非线性变换和直方图均衡化等。
线性灰度变换函数是最简单的一种灰度变换方式，通过对输入图像的每一个像素点应用一个线性方程来实现灰度的线性变换。
线性变换可以改变图像的对比度和亮度。
常见的线性灰度变换函数有平方根变换、指数变换和对数变换等。
非线性灰度变换函数则是通过对输入图像的每一个像素点应用一个非线性方程来实现灰度的非线性变换。
非线性变换可以实现更加复杂的灰度调整，例如增强图像的细节或者减少图像的噪声。
常见的非线性灰度变换函数有伽马变换和分段线性变换等。
直方图均衡化是一种特殊的灰度变换方法，通过对输入图像的
灰度级进行重新分配，使得输出图像的灰度级分布更加均匀。
直方图均衡化可以提高图像的对比度，使得图像的细节更加清晰。
总的来说，图像灰度变换原理是通过对图像的像素点进行灰度值的变换，来改变图像的亮度和对比度。
不同的灰度变换函数可以实现不同的灰度调整效果，根据需求选择合适的灰度变换方法可以获得满足要求的图像效果。
4-1、图像增强之灰度变换和彩色增强
g=9*log(f+1)
作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。（示例）
4、直方图均衡化
直方图均衡方法的基本思想是对 在图像中像素个数多的灰度级进行展 宽，而对像素个数少的灰度级进行缩 减。从而达到清晰图像的目的。 用以改变图像整体偏暗或整体偏亮， 灰度层次不丰富的情况，将直方图的 分布变成均匀分布
2、 对比度展宽（灰度线性变换）
一、对比度展宽的目的：
是一点对一点的灰度级的影射。设新、旧图的 灰度级分别为g和f，g和f 均在[0，255]间变化。 实质是旧图到新图的灰度级的逐点映射。 g=G(f) 目的：将人所关心的部分强调出来。 特点：变换前后像素个数不变，但不同像素之间的 灰度差变大，对比度加大，视觉效果增强gγຫໍສະໝຸດ 255gbβ
ga
β
α
a b 255
f
a
b 255
f
2、对比度展宽 三、灰级窗切片：
只保留感兴趣的部分，其余部分置为 0。如： 0
g
255
a
b
255
f
2、对比度展宽
四、二值化图像： 可将多灰度的图像转换成黑白二值 图像；方法是对图像取一阈值，大 于该阈值的像素赋予灰度1，小于该 阈值的像素赋予灰度0
I ( x, y) e( x, y) g ( x, y)
g ( x, y) e ( x, y) I ( x, y)
1
1、灰度级的修正
灰度级修正的方法： （1）先用该系统对一已知亮度均匀的图像进行 记录，得到一个实际的“非均匀曝光”的图像， 求得是图像发生畸变的比例因子 （2）当用同一系统对其他图像进行记录时，便 可通过该比例因子求出理想图像
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图像灰度变换 原理
图像灰度变换原理
图像灰度变换是一种图像处理的方法，通过改变图像的灰度级别来增强或调整图像的显示效果。
其原理是对图像中的每个像素点进行灰度级别的转换。
常用的灰度变换函数有线性灰度变换、非线性灰度变换和直方图均衡化。
线性灰度变换是指通过线性映射将原图像的灰度级别转换为新的灰度级别。
常见的线性灰度变换函数有平移、缩放和对比度调整。
平移是将当前灰度级别加上一个偏移量，从而改变整个图像的亮度。
缩放是将灰度级别乘上一个缩放因子，从而调整图像的对比度。
对比度调整是通过同时进行平移和缩放，改变图像的亮度和对比度。
非线性灰度变换是指通过非线性函数将原图像的灰度级别转换为新的灰度级别。
常见的非线性灰度变换函数有幂律变换和对数变换。
幂律变换是通过对原图像的每个像素点进行幂次运算，从而调整图像的亮度和对比度。
对数变换是将原图像的灰度级别取对数，从而改变图像的亮度和对比度。
直方图均衡化是一种将原图像的灰度级别映射到均匀分布的灰度级别上的方法。
其原理是通过计算原图像的灰度直方图，并根据直方图进行灰度级别的重新分布。
这样可以增强图像的对比度和细节，并改善图像的视觉效果。
通过灰度变换，可以调整图像的亮度、对比度、色彩等特性，从而改善图像的视觉效果、增强图像的细节和信息。
在图像处
理和计算机视觉领域，灰度变换是一种常用的图像增强和预处理方法。
灰度变换函数
灰度变换函数1. 定义灰度变换函数是一种用于图像处理的函数，其作用是对图像的灰度级进行变换。
在数字图像处理中，每个像素的灰度级表示了该像素的亮度或灰度值，通常以0到255之间的整数表示。
灰度变换函数可以将输入图像中的每个像素的灰度级映射到一个新的灰度级，从而改变图像的亮度、对比度和色调等特性。
2. 用途灰度变换函数在图像处理领域有着广泛的应用，常见的用途包括：2.1 增强图像对比度通过调整图像中不同区域之间的亮暗程度差异，可以增强图像的对比度。
例如，可以将较暗区域调整为更暗或更亮，使得细节更加清晰可见。
2.2 调整图像亮度通过改变图像中每个像素的亮度级别，可以调整整个图像的亮度。
这对于修正曝光不足或过曝光等问题非常有用。
2.3 实现特殊效果通过使用不同类型的灰度变换函数，还可以实现一些特殊效果，如图像的反转、颜色映射、伪彩色等。
3. 工作方式灰度变换函数通常由一个数学表达式或算法表示。
下面介绍几种常见的灰度变换函数及其工作方式：3.1 线性变换线性变换是最简单和最常见的灰度变换函数之一。
它可以通过以下公式表示：g(x, y) = a * f(x, y) + b其中，f(x, y)表示输入图像中的像素灰度级，g(x, y)表示输出图像中的像素灰度级，a和b是常数。
通过调整a和b的值，可以实现对输入图像的亮度和对比度进行线性调整。
3.2 对数变换对数变换是一种非线性灰度变换函数，适用于增强低亮度区域的细节。
它可以通过以下公式表示：g(x, y) = c * log(1 + f(x, y))其中，c是常数。
对数变换将输入图像中较低亮度级的像素映射到较高亮度级，从而增强了低亮度区域的细节。
3.3 幂次变换幂次变换也是一种非线性灰度变换函数，可以通过以下公式表示：g(x, y) = c * [f(x, y)]^γ其中，c和γ是常数。
幂次变换可以通过调整γ的值来改变图像的对比度和亮度。
3.4 阈值变换阈值变换是一种将输入图像中的像素根据其灰度级别分为两个区域的灰度变换函数。
灰度线性变换
灰度线性变换
灰度线性变换（Gray-Level Linear Transformation, GLT)是一种常用的图像处理技术，可以通过线性变换来改变图像的亮度和对比度。
一般来说，每个像素的灰度都是由一个介于0到255之间的整数确定的，分别对应黑色和白色。
灰度线性变换就是通过改变灰度值的映射关系，来调整图像的亮度和对比度。
灰度线性变换的原理可以用以下直观的公式来描述：
g(x,y)=T(f(x,y)) 其中，T(x1)是为每个亮度值x1所设置的新的亮度值；
f(x,y)表示原图像的每个像素点；
一般来说，变换函数T(x1)可以用一次函数来描述，即 T(x1)=ax1+b （其中，a，b 为实数常量），由此可知，a的取值范围在0-1之间，表示图像亮度的比例； b的取值范围为0-255，表示图像的偏移量。
正如我们所知，灰度线性变换的优点是可以简单、快速地调整图像的亮度和对比度。
缺点是它不能改变图像的分布特征，只能做一些简单的变换，而不能实现图像的特定效果处理，比如拉伸度和畸变处理等。
因此，灰度线性变换通常只用于处理图像的简单变换，比如调整图像的亮度和对比度的需求，或者在彩色图像转换为灰度图像的过程中。
一般来说，使用灰度线性变换容易实现，而且对于一些常用的算法有很好的效果，所以经常被用来处理图像。
灰度变换算法原理
灰度变换算法原理
灰度变换算法是一种像素值映射的算法，它可以通过对图像的像素值进行线性或非线性变换来改变图像的对比度、亮度、色调等特征，以达到增强图像的目的。
具体来说，灰度变换算法的原理如下：
1. 像素值的定义：对于灰度图像，每个像素的取值范围在0-255之间，其中0表示黑色，255表示白色，其他值则表示不同的灰度级别。
2. 灰度变换函数的选择：灰度变换函数（也称为灰度映射函数）可以是线性函数、非线性函数、对数函数等。
根据需要调整图像的对比度、亮度等特征，可以选择不同的灰度变换函数。
3. 灰度变换的实现：将灰度变换函数应用到图像的每个像素上，计算出新的像素值，从而得到一张新的图像。
这样的变换可以在空间域或频域中进行。
总之，灰度变换算法通过对图像的像素值进行变换，可以有效地增强图像的质量和特征，提高图像信息的可读性和可用性。
灰度变换算法原理
灰度变换算法原理
灰度变换是一种将图像的灰度级进行适当调整的方法，可以改善图像的对比度和亮度。
灰度变换的基本原理是将输入图像的每个像素点的灰度级通过某种函数进行映射转换，并得到输出图像的像素灰度级。
常用的灰度变换函数有线性变换、非线性变换和直方图均衡化等。
1. 线性变换：
线性变换是灰度变换中最简单的一种方法。
它通过一个线性函数将输入图像的灰度级映射到输出图像的灰度级。
线性变换的数学表达式为：
g(x,y) = a*f(x,y) + b
其中，g(x,y)为输出图像的像素灰度级，f(x,y)为输入图像的像素灰度级，a和b为常数。
2. 非线性变换：
非线性变换是通过非线性函数将输入图像的灰度级映射到输出图像的灰度级。
非线性变换可以对输入图像的不同灰度级进行不同的映射处理，从而调整图像的对比度和亮度。
常用的非线性变换函数有幂次变换、对数变换和指数变换等。
3. 直方图均衡化：
直方图均衡化是一种通过对输入图像的直方图进行变换，从而使得输出图像具有更均匀的灰度分布的方法。
通过直方图均衡化，可以增强图像的对比度，使得图像中细节更加清晰。
直方图均衡化的基本原理是将输入图像的累计分布函数映射到均匀
分布，使得输出图像的直方图近似均匀。
总结起来，灰度变换算法原理是通过对输入图像的灰度级进行适当调整，使用线性变换、非线性变换，或者直方图均衡化等方法，从而改变输出图像的灰度级，达到调整图像对比度和亮度的目的。
灰度变换方程
灰度变换方程
灰度变换是一种常用的图像处理技术，它可以将原始图像的灰度值转换为新的灰度值，从而改变图像的对比度和亮度。
灰度变换的方程是：G=a*f(x)+b，其中G表示变换后的灰度值，f(x)
表示原始图像的灰度值，a和b分别表示变换的系数。
灰度变换在互联网领域有着广泛的应用，它可以用来改善图像的质量，提高图像的可视性，以及提升图像的搜索引擎优化（SEO）效果。
例如，在网站上发布的图片，如果使用灰度变换，
可以提高图片的清晰度，使图片更加精美，从而吸引更多的访客。
此外，灰度变换还可以用来压缩图片，减少图片的文件大小，从而提高网站的加载速度，提升用户体验。
总之，灰度变换是一种非常有用的图像处理技术，它可以改善图像的质量，提高图像的可视性，以及提升图像的SEO效果，在互联网领域有着广泛的应用。
灰度变换,原理 及Matlab程序
图像灰度变换内容摘要通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的的噪声与畸变，例如因室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中，因此要对图像质量进行改善。
灰度变换是根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每个像素灰度值的方法。
目标图片的灰度变换处理是是图像增强处理技术中一种非常基础、直接的空间域图像处理方法。
灰度变换有时被称为图片对比度增强或对比度拉伸。
关键词：二值化和阈值处理灰度线性变换分段线性变换灰度直方图AbstractTypically, the image information obtained by the input system, containing a variety of noise and distortion，For example,due to the outdoor illumination is not enough uniformity will result in image gray too concentrated, so we have to improve on image quality.Gray-scale transformation is a way based on the conditions of a certain goal by a certain transformation relations, which point by point to change the original image for each pixel gray value.The gray-scale transformation of the image processing is a very basic,direct spatial domain image processing method. of the image enhancement processing technology. Gray-scale transformation is sometimes called image contrast enhancement or contrast stretching.Key words:Binarization threshold Gray-scale linear transform Piecewise linear transformation Gray histogram Gray level distribution equalization1 引言通常经输入系统获取的图像信息中含有各种各样的噪声与畸变，例如室外光照度不够均匀会造成图像灰度过于集中；由摄像头获得的图像经过A/D转换、线路传送都会产生噪声污染等等，这些不可避免地影响系统图像清晰度，降低了图像质量，轻者表现为图像不干净，难以看清细节；重者表现为图像模糊不清，连概貌都看不出来。
第7章图像灰度变换
clear all; I=imread('pout.tif'); %读入原始图像 J=imadjust(I); %把I的范围拉伸到[0 1] K=imadjust(I,[0.3 0.7],[]);%局部拉伸,把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(1,3,1);imshow(I);xlabel('原始图像'); subplot(1,3,2);imshow(J);xlabel('全局拉伸'); subplot(1,3,3);imshow(K);xlabel('分段拉伸');
[X,map]=imread('forest.tif'); I=ind2gray(X,map);%索引图像转化为灰度图像 J=imadjust(I,[0 1],[0 1],0.5);%gamma校正 figure, subplot(121),imshow(I); subplot(122),imshow(J)
其中，T(.)表示增强图像和原图像的灰度变换函数
灰度变换分为线性变换 (正比或反比)和非线性 变换。非线性变换有对 数的(对数和反对数的)， 幂次的(n次幂和n次方 根变换) 。 下面是些灰度变换曲 线。
用于图像增强的某些基本灰度变换
线性变换
利用线性函数进行变换，线性变换一般关系式为:
令图像f(m,n)的灰度范围是【a,b】,线性变换后图像 g(m,n)的灰度范围为【c,d】,如下图
灰度变换 对数变换
灰度变换对数变换灰度变换是一种常用的图像处理技术，它可以改变图像的亮度，并且能够提取出图像中的细节信息。
而对数变换是一种常见的灰度变换方法，它可以将原图像的灰度值进行压缩或扩展，从而增强图像的对比度和细节。
对数变换的原理是基于对数函数的特性。
对数函数具有将较大值映射到较小值，较小值映射到较大值的特点。
在图像处理中，对数变换通过将原图像的灰度值进行对数转换，从而改变图像的亮度分布。
对数变换的公式为：s = c * log(1 + r)其中，s为输出灰度值，r为输入灰度值，c为常数。
常数c用于调节对数变换的幅度，一般情况下取1。
对数函数中的1 + r是为了避免对0进行对数运算。
对数变换可以将较暗的像素值映射到较亮的灰度值，从而增强图像的对比度。
对于原图像中的较暗区域，对数变换会将其灰度值扩展到较亮的范围，使细节更加清晰可见。
而对于原图像中的较亮区域，对数变换会将其灰度值压缩到较暗的范围，使细节更加突出。
对数变换在图像处理中有着广泛的应用。
例如，在医学图像中，对数变换可以增强X射线、CT扫描等图像的对比度，从而更好地显示病变部位。
在遥感图像中，对数变换可以改善图像的可视化效果，使地物边界更加清晰可见。
在计算机视觉中，对数变换可以用于图像增强、边缘检测等应用。
除了增强图像的对比度和细节，对数变换还具有抑制噪声的作用。
由于对数变换可以将较暗的像素值映射到较亮的灰度值，对于原图像中的噪声点，经过对数变换后，其灰度值会被映射到较亮的范围，从而使噪声点在图像中更加明显，方便进行后续的噪声去除操作。
然而，对数变换也存在一些限制。
首先，对数变换只能改变图像的亮度，而不能改变图像的颜色。
其次，对数变换是一种非线性变换，当输入灰度值较小时，对数变换会使得输出灰度值的变化范围较小，这可能会导致图像细节的丢失。
因此，在应用对数变换时，需要根据实际情况选择合适的参数，以达到最佳的效果。
对数变换是一种常见的灰度变换方法，它通过将原图像的灰度值进行对数转换，可以改变图像的亮度分布，增强图像的对比度和细节，并且具有抑制噪声的作用。
灰度变换 对数变换
灰度变换对数变换灰度变换是数字图像处理中常用的一种技术，它可以改变图像的亮度分布，使得图像更加清晰、易于分析和处理。
而对数变换则是灰度变换的一种特殊形式，它通过对图像的灰度值取对数来改变图像的亮度分布。
本文将介绍灰度变换和对数变换的原理、应用以及优缺点。
一、灰度变换的原理灰度变换是指通过改变图像的灰度值来改变图像的亮度分布。
在灰度变换过程中，我们可以根据需要调整图像的对比度、亮度和色彩等属性，从而使图像更加清晰、鲜艳或者更适合特定的应用场景。
对数变换是一种常用的灰度变换方法之一。
它的原理是通过对图像的灰度值取对数，来改变图像的亮度分布。
对数变换可以将原始的灰度值域映射为更广的范围，从而增强图像的对比度和细节。
二、对数变换的应用对数变换在数字图像处理中有着广泛的应用。
以下是对数变换的几个常见应用场景：1.图像增强：对数变换可以增强图像的对比度和细节，使得图像更加清晰。
在医学影像、卫星遥感等领域，对数变换常用于提高图像的可视化效果和分析能力。
2.图像压缩：对数变换可以将原始图像的灰度值域映射到更广的范围，从而增加图像的动态范围，提高图像的可压缩性。
在图像压缩算法中，对数变换常用于提高压缩比和保持图像质量。
3.图像分割：对数变换可以改变图像的亮度分布，使得图像的前景和背景更加明确。
在图像分割算法中，对数变换常用于增强图像的边缘和纹理信息，从而提高分割的准确性和效果。
三、对数变换的优缺点虽然对数变换在图像处理中有着广泛的应用，但它也存在一些优缺点。
优点：1.对数变换可以增强图像的对比度和细节，使得图像更加清晰；2.对数变换可以增加图像的动态范围，提高图像的可压缩性；3.对数变换可以增强图像的边缘和纹理信息，提高图像分割的效果。
缺点：1.对数变换可能导致图像的亮度失真，使得图像变得过亮或过暗；2.对数变换的计算复杂度较高，对大型图像的处理速度较慢；3.对数变换对图像的噪声敏感，可能导致噪声的增强。
四、总结灰度变换是数字图像处理中常用的一种技术，对数变换是灰度变换的一种特殊形式。
灰度变换的实现原理及应用
灰度变换的实现原理及应用1. 灰度变换的概述灰度变换是一种图像处理技术，用于改变图像的亮度和对比度。
通过对图像中的每个像素进行数学变换，可以改变像素的亮度级别，并使得整个图像的灰度分布发生变化。
灰度变换通常用于增强图像的细节，调整图像的亮度和对比度，以及实现特定的视觉效果。
2. 灰度变换的实现原理灰度变换的实现原理基于对图像的像素进行数学运算。
常见的灰度变换公式如下：•线性变换：$g(x, y) = \\alpha * f(x, y) + \\beta$，其中f(x,y)表示原始图像的灰度值，g(x,y)表示变换后的灰度值，$\\alpha$ 和 $\\beta$ 是常数。
•幂律变换：$g(x, y) = c * f(x, y)^{\\gamma}$，其中c和$\\gamma$ 是常数，f(x,y)表示原始图像的灰度值，g(x,y)表示变换后的灰度值。
•对数变换：$g(x, y) = c * \\log(1 + f(x, y))$，其中c是常数，f(x,y)表示原始图像的灰度值，g(x,y)表示变换后的灰度值。
灰度变换的核心思想是通过对原始图像的灰度值进行数学运算，改变图像的亮度和对比度。
不同的变换公式可以实现不同的效果，例如加强图像的亮度和对比度、调整图像的色调和饱和度等。
3. 灰度变换的应用灰度变换在图像处理中有广泛的应用，包括但不限于以下方面：3.1 图像增强灰度变换可以用于增强图像的细节和对比度，改善图像的视觉效果。
通过合理地选择灰度变换的参数，可以使得图像中的细节更加清晰，色彩更加丰富。
3.2 图像去噪灰度变换可以用于图像去噪。
通过对图像的灰度值进行变换，可以减小图像中的噪声，并改善图像的质量。
常见的去噪方法包括中值滤波、均值滤波等。
3.3 图像分割灰度变换可以用于图像分割。
通过对图像的灰度值进行变换，可以将图像中的不同区域分割出来，方便进行进一步的分析和处理。
3.4 图像匹配灰度变换可以用于图像匹配。
灰度变换原理
灰度变换原理灰度变换是数字图像处理中常用的一种方法，它可以通过对图像的灰度级进行变换，来实现对图像的增强、调整和处理。
灰度变换原理是基于对图像的灰度级进行映射，从而改变图像的对比度、亮度和色调，达到图像处理的目的。
在数字图像处理中，灰度变换是一种非常重要的技术，它在图像增强、边缘检测、图像分割等领域都有着广泛的应用。
灰度变换的原理可以通过以下几个步骤来进行简要的描述：1. 灰度级映射。
灰度变换的核心是对图像的灰度级进行映射，即将原始图像的灰度级映射到新的灰度级上。
这个映射关系可以通过一个函数来描述，通常用像素的灰度值作为自变量，用新的灰度值作为因变量。
这个函数可以是线性的，也可以是非线性的，通过这种映射关系，可以实现对图像灰度级的调整和变换。
2. 灰度变换函数。
灰度变换函数是描述灰度变换映射关系的数学表达式，它可以是线性的，也可以是非线性的。
常用的线性灰度变换函数包括对数变换、幂律变换和分段线性变换等，而非线性灰度变换函数则包括直方图均衡化、直方图匹配等。
不同的灰度变换函数可以实现不同的图像处理效果，如增强对比度、调整亮度、增强细节等。
3. 灰度变换的应用。
灰度变换在数字图像处理中有着广泛的应用，常见的应用包括图像增强、边缘检测、图像分割等。
在图像增强中，可以通过灰度变换来增强图像的对比度、调整图像的亮度和色调，使图像更加清晰和美观；在边缘检测中，可以通过灰度变换来突出图像中的边缘信息，方便后续的图像分析和处理；在图像分割中，可以通过灰度变换来将图像分割成不同的区域，便于对图像进行分析和识别。
总结。
灰度变换是数字图像处理中常用的一种方法，它通过对图像的灰度级进行映射，来实现对图像的增强、调整和处理。
灰度变换的原理是基于灰度级映射和灰度变换函数，通过这些数学关系，可以实现对图像的灰度级调整和变换。
灰度变换在图像增强、边缘检测、图像分割等领域都有着广泛的应用，是数字图像处理中的重要技术之一。
通过灰度变换，可以实现对图像的各种处理需求，为图像分析和识别提供了重要的技术支持。
【数字图像处理】灰度变换
【数字图像处理】灰度变换原⽂链接：作者：图像的空间域滤波，其对像素的处理都是基于像素的某⼀邻域进⾏的。
本⽂介绍的图像的灰度变换则不同，其对像素的计算仅仅依赖于当前像素和灰度变换函数。
灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某⼀像素点）是所有图像处理技术中最简单的技术，其变换形式如下：s=T(r)s=T(r)其中，T是灰度变换函数；r是变换前的灰度；s是变换后的像素。
图像灰度变换的有以下作⽤：改善图像的质量，使图像能够显⽰更多的细节，提⾼图像的对⽐度（对⽐度拉伸）有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征可以有效的改变图像的直⽅图分布，使像素的分布更为均匀常见的灰度变换灰度变换函数描述了输⼊灰度值和输出灰度值之间变换关系，⼀旦灰度变换函数确定下来了，那么其输出的灰度值也就确定了。
可见灰度变换函数的性质就决定了灰度变换所能达到的效果。
⽤于图像灰度变换的函数主要有以下三种：线性函数（图像反转）对数函数:对数和反对数变换幂律函数：n次幂和n次开⽅变换上图给出了⼏种常见灰度变换函数的曲线图，根据这⼏种常见函数的曲线形状，可以知道这⼏种变换的所能达到的效果。
例如，对数变换和幂律变换都能实现图像灰度级的扩展/压缩，另外对数变换还有⼀个重要的性质，它能压缩图像灰度值变换较⼤的图像的动态范围（例如，傅⽴叶变换的频谱显⽰）。
线性变换令r为变换前的灰度，s为变换后的灰度，则线性变换的函数：s=a⋅r+bs=a⋅r+b其中，a为直线的斜率，b为在y轴的截距。
选择不同的a，b值会有不同的效果：a>1a>1，增加图像的对⽐度a<1a<1，减⼩图像的对⽐度a=1且b≠0a=1且b≠0，图像整体的灰度值上移或者下移，也就是图像整体变亮或者变暗，不会改变图像的对⽐度。
a<0且b=0a<0且b=0，图像的亮区域变暗，暗区域变亮a=1且b=0a=1且b=0，恒定变换，不变a=−1且b=255a=−1且b=255，图像反转。
图像的灰度变换
换关系。一旦灰度变换函数确定，该点应 算就完全被确定下来了。
直接灰度变换
直接灰度变换属于所有图像增强技术中最简 单的一类，最常用的方法有以下几种： •图像求反 •对数变换 •灰度切割 •位图切割 •灰度的线性变换
图像求反
简单来说，图像求反就是使图像中的黑变白， 和使图像中的白变黑的处理。 设灰度范围为（0，L-1） 图像求反的变换公式：t=L-1-s 这种方法尤其适用于增强嵌入图像的暗区域 的白色和灰色细节
值上移或下移 • 当a<0，就会将图像的暗区域变亮，亮区域
变暗 • 当a=1，b=0，图像会保持不变 • 当a=-1，b=225，图像正好反转
灰度直方图
• 灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、 最有用的的工具，它描述了一幅图像的灰 度级内容。
• 灰度直方图定义为灰度值的函数，描述的 是图像中具有该灰度值的像素的个数，其 横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标是该 灰度出现的频率。
• 将图像中的所有点的灰度按照线性灰度变 换函数进行变换，变换函数为：
• DB=f(DA)=a*DA+b • 其中a为线性斜率，b为在y轴的截距，
DA为输入图像的灰度值，DB为输出图像 的灰度
讨论下线性变换公式
• 当a>1时，输出的图像的对比度增加 • 当a<1时，输出的图像的对比度就会减小 • 当a=1，b≠0时，就会使所有的图像的灰度
图像的位图切割
• 对一幅有多个位表示其灰度值的图像来说， 其中的每个位可看作一个二值的平面，也 称为位面。设图像中每一个像素由8位表示， 也就是说图像有8个位面，一般用位面0表 示最低位面，位面7表示最高位面，借助图 像的位面表示形式，通过操作图像特定位 面来达到对图像的增强效果。
matlab灰度变换函数
matlab灰度变换函数
一、灰度变换
灰度变换是数字图像增强的一种重要方式，它主要是用来改变图像的对比度。
Matlab提供了多种灰度变换的函数，主要有histeq、imadjust等。
1.histeq函数
histeq函数是一种直方图均衡化算法，可以增加图像的对比度和保证图像的细节。
它的原理是使用一个灰度级的映射关系，使灰度值分布接近于某种概率分布（一般采用正太分布），从而增强图像细节。
histeq函数的用法为：
J=histeq(I)
其中，I是输入图像，J是经过灰度变换处理之后的输出图像。
2.imadjust函数
imadjust函数也可以用来增强图像的对比度，它的原理是通过调整输入图像的灰度级，从而使图像的灰度分布符合所需要的形式，改变图像的灰度映射关系，从而增强图像的对比度。
imadjust函数的用法为：
J=imadjust(I,[low_in,high_in],[low_out,high_out]) 其中，I为输入图像，[low_in,high_in]为原始灰度范围，[low_out,high_out]表示经过灰度变换处理之后的灰度范围，J为经过灰度变换处理之后的输出图像。
c语言数字图像处理（四）：灰度变换
c语⾔数字图像处理（四）：灰度变换灰度变换灰度变换函数 s = T(r) 其中r为输⼊图像在(x, y)点处的灰度值，s为输出图像在(x, y)点处的灰度值灰度变换的作⽤上图所⽰的两幅T(s)函数的图像曲线，第⼀幅图可以增强图像对⽐度，第⼆幅图可以对图像进⾏⼆值化处理灰度变换函数反转函数1void reverse(short** in_array, short** out_array, long height, long width)2 {3for (int i = 0; i < height; i++){4for (int j = 0; j <width; j++)5 out_array[i][j] = GRAY_LEVELS - in_array[i][j];6 }7 }最简单的灰度变换函数，将图像中的每个像素点处的颜⾊值反转，对于8位灰度图⽚，⽤255减去原灰度值原图反转图对数变换s = clog(1 + r) c为常数，本次测试中c取101void logarithm(short** in_array, short** out_array, long height, long width) 2 {3for (int i = 0; i < height; i++){4for (int j = 0; j <width; j++)5 out_array[i][j] = (short)(10 * log((1 + in_array[i][j])));6 }7 }可以看出，对数变换降低了图像的对⽐度幂律（伽马）变换s = crγ其中 c 和γ为正常数其中γ<1时，降低对⽐度，γ>1时，提⾼对⽐度γ = 1.21void gamma(short** in_array, short** out_array, long height, long width)2 {3for (int i = 0; i < height; i++){4for (int j = 0; j <width; j++)5 out_array[i][j] = (short)pow(in_array[i][j], 1.2);6 }7 }直⽅图均衡化直⽅图为离散函数h(r k) = n k, 其中r k是第k级灰度值，n k是图像中h灰度为r k的像素个数现在给出上⾯⼏幅图像的直⽅图可以明显看出，对⽐度越⾼的图像，直⽅图的分布越均衡，因此直⽅图均衡化算法可以显著提⾼图像对⽐度直⽅图均衡化算法推导（需⼀定⾼等数学及概率论知识）算法实现1void calculate_histogram(long height, long width, short **image, unsigned long histogram[]) 2 {3short k;4for(int i=0; i < height; i++){5for(int j=0; j < width; j++){6 k = image[i][j];7 histogram[k] = histogram[k] + 1;8 }9 }10 }1112void histogram_equalization(short** in_array, short** out_array, long height, long width)13 {14 unsigned long sum, sum_of_h[GRAY_LEVELS];15double constant;16 unsigned long histogram[GRAY_LEVELS] = {};1718 calculate_histogram(height, width, in_array, histogram);19 sum = 0;20for(int i=0; i < GRAY_LEVELS; i++){21 sum = sum + histogram[i];22 sum_of_h[i] = sum;23 }2425 constant = (double)(GRAY_LEVELS)/(double)(height*width);26for(int i = 0, k = 0; i < height; i++){27for(int j = 0; j < width; j++){28 k = in_array[i][j];29 out_array[i][j] = sum_of_h[k] * constant;30 }31 }32 }。
OpenCV图像处理之常见的图像灰度变换
OpenCV图像处理之常见的图像灰度变换1.灰度线性变换图像的灰度线性变换是图像灰度变换的⼀种，图像的灰度变换通过建⽴灰度映射来调整源图像的灰度，从⽽达到图像增强的⽬的。
灰度映射通常是⽤灰度变换曲线来进⾏表⽰。
通常来说，它是将图像的像素值通过指定的线性函数进⾏变换，以此来增强或者来减弱图像的灰度，灰度线性变换的函数就是常见的线性函数。
g(x, y) = k · f(x, y) + d设源图像的灰度值为x，则进⾏灰度线性变换后的灰度值为y = kx + b (0<=y<=255)，下⾯分别来讨论k的取值变化时线性变换的不同效果(1).|k|>1时当k>1时，可以⽤来增加图像的对⽐度，图像的像素值在进⾏变换后全部都线性⽅法，增强了整体的显⽰效果，且经过这种变换后，图像的整体对⽐度明显增⼤，在灰度图中的体现就是变换后的灰度图明显被拉伸了。
(2).|k|=1时当k=1时，这种情况下常⽤来调节图像的亮度，亮度的调节就是让图像的各个像素值都增加或是减少⼀定量。
在这种情况下可以通过改变d值来达到增加或者是减少图像亮度的⽬的。
因为当k=1，只改变d 值时，只有图像的亮度被改变了，d>0时，变换曲线整体发⽣上移，图像的亮度增加，对应的直⽅图整体向右侧移动，d<0时，变换曲线整体下移，图像的亮度降低，对应的直⽅图发⽣⽔平左移。
(3).0<|k|<1时此时变换的效果正好与k>1时相反，即图像的整体对⽐度和效果都被削减了，对应的直⽅图会被集中在⼀段区域上。
k值越⼩，图像的灰度分布也就越窄，图像看起来也就显得越是灰暗。
(4).k<0时在这种情况下，源图像的灰度会发⽣反转，也就是原图像中较亮的区域会变暗，⽽较暗的区域将会变量。
特别的，此时我们令k = -1,d = 255,可以令图像实现完全反转的效果。
对应的直⽅图也会发⽣相应的变化。
相应的程序试下如下：//实现图像的灰度线性变化#include <iostream>#include <opencv2\core\core.hpp>#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){Mat srcImg = imread("1234.jpg");if (!srcImg.data){cout << "读⼊图⽚失败" << endl;return -1;}imshow("原图像", srcImg);double k, b;cout << "请输⼊k和b值：";cin >> k >> b;int RowsNum = srcImg.rows;int ColsNum = srcImg.cols;Mat dstImg(srcImg.size(), srcImg.type());//进⾏遍历图像像素,对每个像素进⾏相应的线性变换for (int i = 0; i < RowsNum; i++){for (int j = 0; j < ColsNum; j++){//c为遍历图像的三个通道for (int c = 0; c < 3; c++){//使⽤at操作符，防⽌越界dstImg.at<Vec3b>(i, j)[c] = saturate_cast<uchar>(k* (srcImg.at<Vec3b>(i, j)[c]) + b);}}}imshow("线性变换后的图像", dstImg);waitKey();return 0;}当k=1.2,b=50时执⾏程序的效果如下：2.灰度对数变换对数变换的基本形式为其中，b是⼀个常数，⽤来控制曲线的弯曲程度，其中，b越⼩越靠近y轴，b越⼤越靠近x轴。
灰度的线性变换
灰度的线性变换功能：通过将图像中的所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进⾏变换，最常见的线性变换就是反转。
算法：灰度的线性变换⽤到的线性灰度变换函数f(x)是⼀个⼀维线性函数：f(x) = kx + d，应⽤到图像上就带⼈各像素点的灰度值：Gd=f(Gs) = k*Gs + d;其中k为线性函数的斜率，d为线性函数在y轴的截距。
Gs表⽰输⼊图像的灰度，Gd表⽰输出图像的灰度。
当k＞1时，输出图像的对⽐度将增⼤；当k＜1时，输出图像的对⽐度将减⼩；当k=1且d≠0时，操作使所有的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像变暗或变亮。
当k＜0，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图形求补运算。
特殊情况：1、当k=1,d=0时，输出图像与原图像相同。
2、当k=-1,d=255时，输出图像的灰度正好相反。
实现代码：for( int i=0; i<iPixelHeight; i++ ){for( int j=0; j<iPixelWidth; j++ ){//指向像素数据的第i⾏,第j列/个像素的指针lpSrc = (unsigned char*)lpDIBBits + lLineBytes * (lHeight-1-i) + j; //lLineBytes * (lHeight-1-i) + j不懂fTemp = k*(*lpSrc) + d; //线性变换if( fTemp > 255 ){*lpSrc = 255;}else if ( fTemp<0 ){*lpSrc = 0}else{*lpSrc = (unsigned char)(fTemp+0.5); //四舍五⼊}}}所谓的饱和度，指的其实是⾊彩的纯度，纯度越⾼，表现越鲜明，纯度较低，表现则较黯淡，⾊饱和度表⽰光线的彩⾊深浅度或鲜艳度，取决于彩⾊中的⽩⾊光含量，⽩光含量越⾼，即彩⾊光含量就越低，⾊彩饱和度即越低，反之亦然。
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陕西科技大学实验报告
班级：信息071班学号：200712030121姓名仝颖超实验组别: ________ 实验日期：_____________ 报告日期：________________ 成绩：________________
实验灰度线性变换
一.实验目的
1、掌握matlab编程语言进行编程。
2、用matlab及运用各种数字图像处理方法实现对图像的变换。
二.实验设备
计算机、Matlab软件
三.实验原理
曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内。
这时在显示器上看到的是一个模糊不清似乎没有灰度层次的图像。
用一个线性单值函数，对每一个像素作扩展变换(线性)，将会有效地改变图像视觉效果。
四.实验步骤
对图像灰度线性变换
五.源程序清单、测试数据、结果
图像灰度变换是图像增强的一种手段。
其中灰度非线性变换能使图像灰度的分布均匀，与人的视觉特性相匹配。
MATLAB语言编写的例程和图像运行结果如下：
%读入并显示原始图像
l=imread('d:\1.JPG');
Imshow(l);
I=double(I);
[M,N]=size(l);
%进行灰度变换
for i=1:M
for j=1:N
if I(i,j)<=30
I(i,j)=I(i,j);
elseif I(i,j)<=150
l(i,j)=(200-30)/(150-30)*(l(i,j)-30)+30;
else
I(i,j)=(255-200)/(255-150)*(I(i,j)-150)+200;
end
end
end
%变换后的结果
figure(2);
imshow(ui nt8(l));
附页
六.实验出现的问题、实验结果分析
1. 在对图像处理时除灰度线性变换外其余程序不能对彩色图片进行处理。
2. 对图像处理时对彩色照片的处理效果不如对黑白照片进行处理效果。
七•试验小结和思考
通过此次实验，对matlab有了进一步的了解，熟悉了matlab的一些有用的操作，进步巩固了灰度线性变换的原理，可以利用matlab来解决一些简单的灰度线性变换问题。
2。