如下: 圖像灰度反色變換 反色變換又稱為線性灰度補變換,它是對原圖像的像素值進行反轉,即黑色 ...
全局線性變換的公式是s r a d c b a c,其中a b是原圖片的灰度最小值和最大值,c d是變換后的灰度值的最小值和最大值。r是當前像素點的灰度值,s是當前像素點變換后的灰度值。該公式可自己畫出一個坐標,利用相似三角形性質可輕易得出。所以只要我們得到一個圖片的灰度范圍,我們就可以自由變換到指定的灰度范圍,這種灰度變換也是圖像增強的一部分。下面的示例能清晰看出變換后的效果。除了圖片的直觀顯示 ...
2018-10-14 13:18 0 805 推薦指數:
如下: 圖像灰度反色變換 反色變換又稱為線性灰度補變換,它是對原圖像的像素值進行反轉,即黑色 ...
以灰度圖像為例,假設原圖像像素的灰度值為D = f(x,y), (x,y)為圖像坐標,處理后圖像像素的灰度值為D’ = g(x,y),則灰度變換函數可以表示為: g(x,y) = T[f(x,y)] 或 D = T[D] 要求D和D’都在圖像的灰度范圍之內。灰度變換函數描述了輸入灰度值 ...
如果需要處理的原圖及代碼,請移步小編的GitHub地址 傳送門:請點擊我 如果點擊有誤:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要學習圖像灰度化的知識,結合OpenCV調用 cv2.cvtColor()函數 ...
總結性的一篇博文,內容其實很簡單,之所以寫出來是為了對自己之前所學做一些總結。 參考自:《數字圖像處理》--第三版--岡薩勒斯--中,以及師兄提供的參考資料,在此對師兄表示感謝。 空間域處理是直接對像素進行操作的方法,這是相對於頻率域處理而言的。空間域處理主要分為兩大類:灰度變換和空間 ...
第一部分:分段(線性變換)函數 摘自百度百科: 灰度拉伸又叫:對比度拉伸,它是最基本的一種灰度變換,算法:使用的是最簡單的分段線性變換函數,它的主要思想是提高圖像處理時灰度級的動態范圍。 它可以有選擇的拉伸某段灰度區間以改善輸出圖像。如圖,所示的變換函數的運算結果是將原圖在a到b之間的灰度 ...
Python圖像處理(一)【灰度化、二值化、灰度變換】1.灰度化1.1浮點算法1.2.整數算法1.3.平均值法1.4.移位法1.5.單通道法(只取綠色通道)2.二值化2.1.取中間閥值1272.2.取所有像素點灰度的平均值3.灰度變換3.1.反相3.2.將像素值變換到100~200之間3.3. ...
1、灰度變換的基本概念 灰度變換指對圖像的單個像素進行操作,主要以對比度和閾值處理為目的。其變換形式如下: s=T(r)">s=T(r) 其中,T是灰度變換函數;r是變換前的灰度;s是變換后的像素。圖像灰度變換的有以下作用: 改善圖像的質量,使圖像能夠顯示 ...
1、灰度變換 1)灰度圖的線性變換 Gnew = Fa * Gold + Fb。 Fa為斜線的斜率,Fb為y軸上的截距。 Fa>1 輸出圖像的對比度變大,否則變小。 Fa=1 Fb≠0時,圖像的灰度上移或下移,效果為圖像變亮或變暗。 Fa=-1,Fb=255時,發生圖像反轉 ...