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python实现图像灰度变换幂律变换

时间: 2025-05-11 07:21:32 浏览: 22

### Python 实现图像灰度变换（幂律变换/伽马校正）幂律变换也被称为伽马校正，其基本公式为： \[ s = c \cdot r^\gamma \] 其中 \(r\) 是输入像素值，\(s\) 是输出像素值，\(\gamma\) 是控制曲线形状的参数，而 \(c\) 是比例常数。以下是基于 OpenCV 和 NumPy 的 Python 示例代码来实现图像的幂律变换（伽马校正）[^1]: ```python import cv2 import numpy as np def adjust_gamma(image, gamma=1.0): # 构建查找表 (Lookup Table)，用于映射旧像素值到新像素值 invGamma = 1.0 / gamma table = np.array([((i / 255.0) ** invGamma) * 255 for i in range(256)]).astype("uint8") # 应用查找表调整图像的亮度 return cv2.LUT(image, table) # 加载原始图像 image = cv2.imread('input_image.jpg') # 调整伽马值并保存结果 gamma_corrected_05 = adjust_gamma(image, 0.5) # 增加对比度 gamma_corrected_20 = adjust_gamma(image, 2.0) # 减少对比度 cv2.imwrite('output_image_gamma_05.jpg', gamma_corrected_05) cv2.imwrite('output_image_gamma_20.jpg', gamma_corrected_20) ``` #### 解析 - `adjust_gamma` 函数通过构建一个查找表（LUT），将每个像素值按幂律关系重新计算。这一步利用了 NumPy 向量化的优势，从而提高了效率。 - 参数 `\gamma` 控制着图像的整体亮度和对比度。当 `\gamma < 1` 时，图像会变得更亮；当 `\gamma > 1` 时，图像会变暗[^3]。此方法广泛应用于图像增强领域，特别是在光照条件不佳的情况下改善视觉效果[^4]。 ---

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