Python|图像上的强度变换操作

在图像处理中，强度变换是一种常用的操作，其主要目的是通过对图像像素的灰度级进行调节，使得图像在视觉上更具有吸引力或者从中提取出特定信息。在本篇文章中，我们会介绍在Python中如何实现图像上的强度变换操作。

图像强度调节

在图像处理中，我们通常使用下列变换函数来实现图像的强度调节：

线性变换

线性变换的图像像素变换函数可以表示为：

$$g(x, y) = a\times f(x, y) + b$$

其中，$f(x, y)$代表原始图像像素的灰度值，$g(x, y)$代表变换后图像像素的灰度值，$a$和$b$代表变换系数。当$a>1$时，图像的对比度增强；当$0<a<1$时，图像变暗、对比度减弱；当$a=-1$时，图像反转（负片效果）；当$a<0$且不等于$-1$时，图像既反转又变暗。

在Python的OpenCV库中，我们可以使用cv2.convertScaleAbs函数进行线性变换，示例代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)

alpha = 1.5  # 变换系数
beta = 30  # 变换常数

result = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=alpha, beta=beta)

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

对数变换

对数变换的图像像素变换函数可以表示为：

$$g(x, y) = c \times \log(1+f(x, y))$$

其中，$c$代表变换系数。对数变换可以有效增强图像中灰度值较低的区域的对比度，使得图像更加清晰。

在Python的OpenCV库中，我们可以使用cv2.LUT函数进行对数变换，示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', 0)

c = 255 / np.log(1 + np.max(img))  # 变换系数

result = cv2.LUT(img, np.uint8(c * np.log1p(img)))

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

幂次变换

幂次变换的图像像素变换函数可以表示为：

$$g(x, y) = c \times f(x, y)^{\gamma}$$

其中，$\gamma$代表变换常数，$0 \le \gamma \le 1$时对图像灰度值较高的区域进行拉伸，$1 \lt \gamma \le \infty$时对图像灰度值较低的区域进行拉伸，$\gamma=1$时不变。

在Python的OpenCV库中，我们可以使用cv2.pow函数进行幂次变换，示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', 0)

gamma = 1.5  # 变换常数
c = 255 / np.power(np.max(img), gamma)  # 变换系数

result = cv2.pow(img, gamma)
result = np.uint8(c * result)

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结束语

本篇文章介绍了在Python中实现图像上的强度变换操作所需的关键代码片段，包括线性变换、对数变换和幂次变换。希望能够对大家在图像处理中的应用有所帮助。