（Python数字图像处理）彩色图像处理

-基于Python+OpenCV，实验环境：pycharm+anaconda，参考《数字图像处理》冈萨雷斯第四版（初学图像处理和Python，欢迎指出错误~）

若采用伽马变换，图像较亮，应该选择γ>1,压缩高灰度级，图像较暗，应选择γ1，压缩高灰度级 temp1 = img_gama - np.min(img_gama) img_gama = temp1/np.max(temp1) # 对比度拉伸变换函数 med = np.median(img_orig.astype(np.float32)) # 获取中值M img_temp = 1 / (1 + np.power((140/(img_orig+1e-6)), 4.5)) # 4.5为斜率，交互式选择(感觉med效果不如140) temp2 = img_temp - np.min(img_temp) # 标定到[0~255]，才能进行BGR2RGB img_con_str = np.uint8(255*(temp2/np.max(temp2))) # 显示所用的变换函数 x1 = np.linspace(img_orig.min(), img_orig.max(), num=200) y1 = np.power(x1, 1.5) # 伽马函数 x2 = np.linspace(img_orig.min(), img_orig.max(), num=200) y2 = 1 / (1 + np.power((med/(x2+1e-6)), 4.5)) # 对比度拉伸函数 plt.subplot(231), plt.title('原图像'), plt.imshow(cv.cvtColor(img_orig, cv.COLOR_BGR2RGB)), plt.axis('off') plt.subplot(232), plt.title('伽马变换'), plt.imshow(cv.cvtColor(img_gama, cv.COLOR_BGR2RGB)), plt.axis('off') plt.subplot(233), plt.title('对比度拉伸'), plt.imshow(cv.cvtColor(img_con_str, cv.COLOR_BGR2RGB)), plt.axis('off') plt.subplot(235), plt.title('s=r**(1.5)'), plt.plot(x1, y1), plt.grid(), label_def() plt.subplot(236), plt.title('s=1/(1+(M/r)**4)'), plt.plot(x2, y2), plt.grid(), label_def() plt.show()

效果如下：

只经过色调校正并不总能得到满意的结果。常用的处理方法是： （1）色调校正；（2）彩色平衡校正。 比如下图较暗，所以用γ