الكاتب | يانغ Xiuzhang

المصدر | CSDN بلوق

ذبيان | yugao

رئيس الشكل | تحميل المدفوعة من الصين البصرية

أنتجت | CSDN (ID: CSDNnews)

هذه المقالة أساسا على تحويل غير الخطية باستخدام أسلوب مخصصة لمعالجة الصور تدرج بما في ذلك التحول لوغاريتمي وتحويل غاما. يشرح هذا المقال تحويل خطي الرمادي، والأساسي أمل المعرفة I لمساعدتكم.

1. تدرج صورة التحول غير الخطية: DB = DA DA / 255

2. التحول لوغاريتمي صورة تدرج

الصورة جاما تدرج تحويل

صورة التحول غير الخطية الرمادية: DB = DA DA / 255

التحول غير الخطية الصورة الرمادية بما في ذلك التحول لوغاريتمي، قوة التحول، والتحول المتسارع، وظيفة تحويل القسم الفرعي، معالجة تدرج من الصورة عن طريق علاقة غير خطية بين تدرج أساسا على ما يلي ثلاثة أنواع شائعة من التحول غير الخطية.

قيمة تدرج من الصورة الأصلية هي التحول غير خطي وفقا للصيغة DB = DA DA / 255، كما يلي رمز:

 1 # - * - الترميز: UTF-8 - * - 2import cv2 نمباي 3import كما أرستها matplotlib.pyplot 4import كما معاهدة قانون البراءات 56 # مقروءة الصورة الأصلية 7img = cv2.imread ( 'miao.png') 8 تحويل تدرج صورة رقم 910grayImage = cv2.cvtColor (IMG، cv2.COLOR_BGR2GRAY) 11 # 12 تستحوذ على ارتفاع الصورة والعرض 13height = grayImage.shape 14width = grayImage.shape 1516 # خلق صورة 17result = np.zeros ((الطول والعرض)، np.uint8) 1819 # صورة التحول غير الخطية الرمادي: DB = DA DA / 25520for أنا في مجموعة (الارتفاع): 21 لي في مجموعة (العرض): 22 رمادي = كثافة العمليات (grayImage) * الباحث (grayImage) / 25523 نتيجة = np.uint8 (الرمادي) 24 # صورة 25 عرض 26cv2.imshow ( "صورة الرمادية"، grayImage) 27cv2.imshow ( "النتيجة"، نتيجة) 28 انتظر 29 # 30cv2.waitKey (0) 31cv2.destroyAllWindows

هو مبين أدناه النتائج صورة مقياس الرمادية في تحول غير الخطية من الناتج:

التحول لوغاريتمي صورة تدرج

لوغاريتمي صورة التحول تدرج ممثلة عموما كما هو مبين في المعادلة التالية:

المقارنة حيث ج هي مقياس ثابت، وDA هو صورة قيمة الرمادي الأصلية، تحويل قيمة هجة الهدف DB. كما هو مبين أدناه، مما يشير إلى تغييرات في عدد من القيم تدرج فيها المنحنى.

منذ وغاريتمي منحدر منحنى حاد في المنطقة السفلية من القيم بكسل، والقيم بكسل في المنطقة وجود منحدر عال صغيرة، وبالتالي فإن الصورة بعد التحويل لوغاريتمي، وسوف يتم تحسين التباين في المناطق المظلمة. هذا التحول يمكن استخدامها لتعزيز تفاصيل الظل، حيث قيمة عالية لتمديد الصورة مضغوط في بكسل الظلام.

التحول لوغاريتمي لتحقيق تأثير بمد قيمة الرمادي منخفضة وقيمة الرمادي عالية من الضغط، ويستخدم على نطاق واسع في الطيف الترددي عرض الصورة. تطبيق نموذجي هو الطيف فورييه، قد يكون اسعة النطاق الديناميكي 0 ~ 106 عرض مباشرة الطيف الترددي، ومجموعة ديناميكية عرض الصور من الجهاز غالبا ما تكون غير قادرة على تلبية متطلبات، وبالتالي فقدان كمية كبيرة من التفاصيل الظل؛ في استخدام بعد التحول لوغاريتمي، وصورة معقول الخطية ضغط النطاق الديناميكي، يمكن عرضها بشكل واضح. في الشكل التالي، الطيف هو دون تغيير بعد التحول لوغاريتمي، ويزيد من التباين في المنطقة تدرج منخفضة، وبالتالي تعزيز التفاصيل الظل.

التعليمة البرمجية التالية تنفذ لوغاريتمي تدرج صورة التحويل.

 1 # - * - الترميز: UTF-8 - * - نمباي 2import كما أرستها matplotlib.pyplot 3import كما معاهدة قانون البراءات 4import cv25 # 6 منحنيات رسم log_plot 7def (ج): 8 س = np.arange (0، 256، 0.01) 9 ص = ج * np.log (1 + س) 10 plt.plot (س، ص، 'ص'، linewidth = 1) 11 plt.rcParams = # العرض العادي التسمية الصينية 12 plt.title (ش 'لوغاريتمي وظيفة التحول') 13 plt.xlim (0، 255)، plt.ylim (0، 255) 14 plt.show 15 # 16 تحول لوغاريتمي سجل 17def (ج، IMG): 18 الناتج = ج * np.log (1.0 + IMG) 19 الناتج = np.uint8 (الانتاج + 0.5) انتاج 20 عودة 21 قراءة أصلي صورة 22 # 23img = cv2.imread ( 'test.png') 2425 # منحنى التحول لوغاريتمي تآمر 26log_plot (42) 2728 # التحول لوغاريتمي من اللون الرمادي صورة 29output = السجل (42، IMG) 30 # صورة 31 عرض 32cv2.imshow ( 'إدخال'، IMG) 33cv2.imshow ( 'إخراج'، خرج) 34cv2.waitKey (0) 35cv2.destroyAllWindows

بعد يبين الشكل تأثير بالنظر إلى عدد من تجهيز وظائف، ويفضل تحويل لوغاريتمي منخفضة وعلى النقيض الكلي للقيمة تدرج منخفض تحسين الصورة.

منحنى وظيفة لوغاريتمي الموافق FIG.

غاما صورة تحويل تدرج

المعروف أيضا باسم قوة تحويل غاما التحول المتسارع أو التحويل، هو آخر مشترك غير الخطية التحول تدرج. غاما صورة تحويل تدرج ممثلة عموما كما هو مبين في المعادلة التالية:

• عندما > 1، سيتم امتدت الصورة في المنطقة تدرج عالية، والقسم السفلي ضغط مستوى الرمادي.

• عندما < 1، سوف تمتد مستوى الرمادي الصورة في المنطقة السفلية، قسم ضغط مستوى أعلى الرمادي.

• عندما = 1، والتحول تدرج غير الخطي، الصورة الأصلية عن طريق تغيير في هذا الوقت بطريقة خطية.

كود بايثون صورة تحويل غاما تدرج تتحقق على النحو التالي، لتحقيق استدعاء دالة الطاقة الرئيسية.

 1 # - * - الترميز: UTF-8 - * - نمباي 2import كما أرستها matplotlib.pyplot 3import كما معاهدة قانون البراءات 4import cv25 # 6 منحنيات رسم gamma_plot 7def (ج، ه): 8 س = np.arange (0، 256، 0.01) 9 ص = ج * س ** الخامس 10 plt.plot (س، ص، 'ص'، linewidth = 1) 11 plt.rcParams = # العرض العادي التسمية الصينية 12 plt.title (ش 'جاما وظيفة تحويل') 13 plt.xlim ()، plt.ylim () 14 plt.show 15 # تحويل 16 جاما غاما 17def (IMG، ج، ه): 18 طرفية = np.zeros (256، dtype = np.float32) 19 لأني في مجموعة (256): 20 طرفية  = C * ط ** الخامس القيم الرمادية رسم الخرائط 21 output_img = cv2.LUT (IMG، طرفية) # بكسل 22 output_img = np.uint8 (output_img + 0.5) output_img 23 عودة 2425 # لقراءة الصورة الأصلية 26img = cv2.imread ( 'test.png') 27 غاما منحنى تحويل رسم رقم 2829gamma_plot (0.00000005، 4.0) 30 غاما تحويل تدرج صورة رقم 3132output = جاما (IMG، 0.00000005، 4.0) 33 # صورة 34 عرض 35cv2.imshow ( 'يمبوت، IMG) 36cv2.imshow ( 'إخراج'، خرج) 37cv2.waitKey (0) 38cv2.destroyAllWindows

يوضح الشكل التالي تأثير FIG معالجة من خلال تحويل غاما، وتحويل غاما إلى النقيض من الصورة منخفضة، وقيمة سطوع الشاملة مرتفع (بسبب الكاميرا أو التعرض المفرط) في حالة تأثير تحسين الصورة.

FIG منحنى وظيفة قانون القوة المقابلة لFIG.

كتبت مقالة الأحد في برج جرس كتاب، إلى جانب آلهة مع. وآمل أن المادة أن تكون مفيدة، إذا كان هناك أخطاء أو نواقص في، يرجى أن يغفر.

الرابط الأصلي:

https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/88929290