摘要：本文主要講解灰度線性變換。

本文分享自華為云社區《[Python圖像處理] 十五.圖像的灰度線性變換》，作者：eastmount。

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一.圖像灰度線性變換原理

圖像的灰度線性變換是通過建立灰度映射來調整原始圖像的灰度，從而改善圖像的質量，凸顯圖像的細節，提高圖像的對比度。灰度線性變換的計算公式如下所示：

該公式中DB表示灰度線性變換后的灰度值，DA表示變換前輸入圖像的灰度值，α和b為線性變換方程f(D)的參數，分別表示斜率和截距。

• 當α=1，b=0時，保持原始圖像
• 當α=1，b!=0時，圖像所有的灰度值上移或下移
• 當α=-1，b=255時，原始圖像的灰度值反轉
• 當α>1時，輸出圖像的對比度增強
• 當0<α<1時，輸出圖像的對比度減小
• 當α<0時，原始圖像暗區域變亮，亮區域變暗，圖像求補

如圖所示，顯示了圖像的灰度線性變換對應的效果圖。

二.圖像灰度上移變換

該算法將實現圖像灰度值的上移，從而提升圖像的亮度，其實現代碼如下所示。由于圖像的灰度值位于0至255區間之內，所以需要對灰度值進行溢出判斷。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2  
import numpyas np  
import matplotlib.pyplotas plt
#讀取原始圖像
img= cv2.imread('miao.png')
#圖像灰度轉換
grayImage= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#獲取圖像高度和寬度
height= grayImage.shape[0]
width= grayImage.shape[1]
#創建一幅圖像
result= np.zeros((height, width), np.uint8)
#圖像灰度上移變換 DB=DA+50
for i in range(height):
for j in range(width):
if (int(grayImage[i,j]+50) > 255):
            gray= 255
 else:
            gray= int(grayImage[i,j]+50)
        result[i,j]= np.uint8(gray)
#顯示圖像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)
#等待顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

網站標題：Python圖像處理丨圖像的灰度線性變換
標題URL：http://www.hntjjpw.com/article40/dsogeho.html

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