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图像Gamma变换-图像增强
原理代码结果亮度斜坡图像自然图像进行伽马变换
参考
原理
幂函数的基本形式为：
s
=
c
×
r
Γ
s = c \times r ^ \Gamma
s=c×rΓ 其中 c 和
Γ
\Gamma
Γ表示正常数，r表示输入的灰度值，当c=1时不同的
Γ
\Gamma
Γ值对应的s曲线如下图所示。 当
Γ
<
1
\Gamma1
Γ>1对图像的高亮部分有抑制作用。 
代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
def gamma_transform(image, th1, th2, gamma1, gamma2):
if gamma1 == gamma2:
image1 = np.power(image, gamma1)
else:
if image.ndim == 3:
c, r, d = image.shape
y = image[:,:,0]*0.299+image[:,:,1]*0.587+image[:,:,2]*0.114
image1 = np.zeros((c, r, d))
for i in range(c):
for j in range(r):
if y[i,j] = th2:
image1[i,j,:] = np.power(image[i, j, :], gamma2)
else:
image1[i,j,:] = image[i,j,:]
elif image.ndim == 2:
c, r = image.shape
y = image
image1 = np.zeros((c, r))
for i in range(c):
for j in range(r):
if y[i,j] = th2:
image1[i,j] = np.power(image[i, j], gamma2)
else:
image1[i,j] = image[i,j]
return image1
path = 'D:/2_project/0_test/1.jpg'
I = io.imread(path)
I1 = I/255.0
image1 = gamma_transform(I1, 0, 0, 0.4, 0.4)
image2 = gamma_transform(I1, 0, 0, 2, 2)
image3 = gamma_transform(I1, 0.5, 0.5, 0.4, 2)
image4 = gamma_transform(I1, 0.3, 0.75, 0.4, 2)
plt.figure()
plt.subplot(221)
plt.imshow(image1)
plt.axis('off')
plt.subplot(222)
plt.imshow(image2)
plt.axis('off')
plt.subplot(223)
plt.imshow(image3)
plt.axis('off')
plt.subplot(224)
plt.imshow(image4)
plt.axis('off')
##灰度范围测试
a = np.zeros((100, 256))
for i in range(100):
for j in range(256):
a[i,j] = j
b = a/255.0
b1 = gamma_transform(b, 0, 0, 0.4, 0.4)
b2 = gamma_transform(b, 0, 0, 2, 2)
b3 = gamma_transform(b, 0.5, 0.5, 0.4, 2)
b4 = gamma_transform(b, 0.3, 0.75, 0.5, 2)
plt.figure()
plt.subplot(221)
plt.imshow(b1, 'gray')
plt.axis('off')
plt.subplot(222)
plt.imshow(b2, 'gray')
plt.axis('off')
plt.subplot(223)
plt.imshow(b3, 'gray')
plt.axis('off')
plt.subplot(224)
plt.imshow(b4, 'gray')
plt.axis('off')
结果
亮度斜坡图像
生成0-255范围的灰度斜坡图像，如下图所示  对其进行
Γ
=
0.1
\Gamma=0.1
Γ=0.1变换，可以从中看出对暗区的部分有提亮作用  对其进行
Γ
=
2
\Gamma=2
Γ=2变换，可以从中看出对高亮的部分有压制作用  对不同阶段范围的灰度进行不同的
Γ
\Gamma
Γ处理，会出现分层的情况： 当灰度值＜0.5时，
Γ
=
0.1
\Gamma=0.1
Γ=0.1，当灰度值＞0.5时，
Γ
=
2
\Gamma=2
Γ=2，得到的图像如下图所示：  当灰度值＜0.25时，
Γ
=
0.1
\Gamma=0.1
Γ=0.1，当灰度值＞0.75时，
Γ
=
2
\Gamma=2
Γ=2，得到的图像如下图所示： 
自然图像进行伽马变换
一张自然图像如下所示：  对其进行
Γ
=
0.1
\Gamma=0.1
Γ=0.1变换，可以从中看出对暗区的部分有提亮作用 
对其进行
Γ
=
2
\Gamma=2
Γ=2变换，可以从中看出对高亮的部分有压制作用  对不同阶段范围的灰度进行不同的
Γ
\Gamma
Γ处理，会出现分层的情况： 当灰度值＜0.5时，
Γ
=
0.1
\Gamma=0.1
Γ=0.1，当灰度值＞0.5时，
Γ
=
2
\Gamma=2
Γ=2，得到的图像如下图所示：  当灰度值＜0.25时，
Γ
=
0.1
\Gamma=0.1
Γ=0.1，当灰度值＞0.75时，
Γ
=
2
\Gamma=2
Γ=2，得到的图像如下图所示： 
参考
冈萨雷斯数字图像处理第三版
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