如下: 图像灰度反色变换 反色变换又称为线性灰度补变换,它是对原图像的像素值进行反转,即黑色 ...
全局线性变换的公式是s r a d c b a c,其中a b是原图片的灰度最小值和最大值,c d是变换后的灰度值的最小值和最大值。r是当前像素点的灰度值,s是当前像素点变换后的灰度值。该公式可自己画出一个坐标,利用相似三角形性质可轻易得出。所以只要我们得到一个图片的灰度范围,我们就可以自由变换到指定的灰度范围,这种灰度变换也是图像增强的一部分。下面的示例能清晰看出变换后的效果。除了图片的直观显示 ...
2018-10-14 13:18 0 805 推荐指数:
如下: 图像灰度反色变换 反色变换又称为线性灰度补变换,它是对原图像的像素值进行反转,即黑色 ...
以灰度图像为例,假设原图像像素的灰度值为D = f(x,y), (x,y)为图像坐标,处理后图像像素的灰度值为D’ = g(x,y),则灰度变换函数可以表示为: g(x,y) = T[f(x,y)] 或 D = T[D] 要求D和D’都在图像的灰度范围之内。灰度变换函数描述了输入灰度值 ...
如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数 ...
总结性的一篇博文,内容其实很简单,之所以写出来是为了对自己之前所学做一些总结。 参考自:《数字图像处理》--第三版--冈萨勒斯--中,以及师兄提供的参考资料,在此对师兄表示感谢。 空间域处理是直接对像素进行操作的方法,这是相对于频率域处理而言的。空间域处理主要分为两大类:灰度变换和空间 ...
第一部分:分段(线性变换)函数 摘自百度百科: 灰度拉伸又叫:对比度拉伸,它是最基本的一种灰度变换,算法:使用的是最简单的分段线性变换函数,它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。 它可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像。如图,所示的变换函数的运算结果是将原图在a到b之间的灰度 ...
Python图像处理(一)【灰度化、二值化、灰度变换】1.灰度化1.1浮点算法1.2.整数算法1.3.平均值法1.4.移位法1.5.单通道法(只取绿色通道)2.二值化2.1.取中间阀值1272.2.取所有像素点灰度的平均值3.灰度变换3.1.反相3.2.将像素值变换到100~200之间3.3. ...
1、灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作,主要以对比度和阈值处理为目的。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 ...
1、灰度变换 1)灰度图的线性变换 Gnew = Fa * Gold + Fb。 Fa为斜线的斜率,Fb为y轴上的截距。 Fa>1 输出图像的对比度变大,否则变小。 Fa=1 Fb≠0时,图像的灰度上移或下移,效果为图像变亮或变暗。 Fa=-1,Fb=255时,发生图像反转 ...