OpenCV Gamma校正 图像灰度变化


Gamma校正(C++、OpenCV实现)

1.作用:

       Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系:

伽玛校正由以下幂律表达式定义:

  

2.函数原型 

1 void calcHist( const Mat* images, int nimages, 2                const int* channels, InputArray mask, 3                OutputArray hist, int dims, const int* histSize, 4                const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false ); 5 //1.输入的图像数组 2.输入数组的个数 3.通道数 4.掩码 5.直方图 6 //6.直方图维度 7.直方图每个维度的尺寸数组 8.每一维数组的范围 9.直方图是否是均匀 10.累加标志

参数详解:

images:输入的图像的指针,可以是多幅图像,所有的图像必须有同样的深度(CV_8U or CV_32F)。同时一副图像可以有多个channes。

nimages:输入图像的个数

 channels:需要统计直方图的第几通道。用来计算直方图的channes的数组。比如输入是2副图像,第一副图像有0,1,2共三个channel,第二幅图像只有0一个channel,那么输入就一共有4个channes,如果int channels[3] = {3, 2, 0},那么就表示是使用第二副图像的第一个通道和第一副图像的第2和第0个通道来计算直方图。

3.实现:

 1 void GetGammaCorrection(Mat& src, Mat& dst, const float fGamma)  2 {  3     unsigned char bin[256];  4     for (int i = 0; i < 256; ++i)  5  {  6         bin[i] = saturate_cast<uchar>(pow((float)(i / 255.0), fGamma) * 255.0f);  7  }  8     dst = src.clone();  9     const int channels = dst.channels(); 10     switch (channels) 11  { 12     case 1: 13  { 14         MatIterator_<uchar> it, end; 15         for (it = dst.begin<uchar>(), end = dst.end<uchar>(); it != end; it++) 16             *it = bin[(*it)]; 17         break; 18  } 19     case 3: 20  { 21         MatIterator_<Vec3b> it, end; 22         for (it = dst.begin<Vec3b>(), end = dst.end<Vec3b>(); it != end; it++) 23  { 24             (*it)[0] = bin[((*it)[0])]; 25             (*it)[1] = bin[((*it)[1])]; 26             (*it)[2] = bin[((*it)[2])]; 27  } 28         break; 29  } 30  } 31 } 32 
33 int main() 34 { 35     Mat image = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\2ir.bmp"); 36     if (image.empty()) 37  { 38         cout << "Error: Could not load image" << endl; 39         return 0; 40  } 41     
42  Mat dst; 43     float fGamma = 1 / 2.0; 44  GetGammaCorrection(image, dst, fGamma); 45     imshow("Source Image", image); 46     imshow("Dst", dst); 47     std::string filename = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\dst2ir.bmp"; 48  cv::imwrite(filename, dst); 49 
50     cv::waitKey(0); 51 
52     return 0; 53 }

4.效果

未经gamma校正和经过gamma校正保存图像信息如图: 

 

能够观察到,未经gamma校正的情况下,低灰度时,有较大范围的灰度值被保存成同一个值,造成信息丢失;同一时候高灰度值时,非常多比較接近的灰度值却被保存成不同的值,造成空间浪费。经过gamma校正后,改善了存储的有效性和效率。

5.原理

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