如何用图像增强方法提高图像的亮度和对比度

2023-03-13 15:55| 来源: 网络整理| 查看: 265

你好，这篇文章咱们讨论一下关于「如何用图像增强方法提高图像的亮度和对比度」的事情..

图像增强是数字图像处理中常用的技术，目的是通过一定的变换方法，改善图像质量，提高图像信息的可读性和可理解性。其中，亮度和对比度是两个基础的图像特征，对于一张图像的视觉效果和信息的传递起着至关重要的作用。本文将介绍一些常见的图像增强方法，重点介绍如何用这些方法提高图像的亮度和对比度。

1. 直方图均衡化

直方图均衡化是一种用于处理灰度图像的图像增强方法，其原理是通过变换图像的像素值分布，使得原本分布不均匀的图像灰度值分布更加均匀，从而提高图像的对比度。其基本流程是：计算图像的灰度直方图，统计每个像素值的出现次数，将像素值进行映射，从而得到均衡化后的图像。

代码实现如下：

import cv2 # 读入图像 img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 直方图均衡化 result = cv2.equalizeHist(img) # 显示图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Equalized Image', result) cv2.waitKey(0)

直方图均衡化虽然可以提高图像的对比度，但其也存在一些缺点，比如当图像中出现噪声时，直方图均衡化会将噪声也加强，导致图像变得更加不清晰。

2. 自适应直方图均衡化

为了解决直方图均衡化存在的缺点，自适应直方图均衡化应运而生。自适应直方图均衡化能够对不同区域的像素值进行均衡化，从而提高图像对比度，并且能够滤除一些噪声，保证图像清晰度。

其基本流程是：将图像分成若干个小区域，对每个区域进行直方图均衡化，加权处理每个区域的均衡化结果，最终得到均衡化后的图像。

代码实现如下：

import cv2 # 读入图像 img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 自适应直方图均衡化 clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8)) result = clahe.apply(img) # 显示图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('CLAHE Image', result) cv2.waitKey(0) 3. 伽马变换

伽马变换也是一种常用的图像增强方法，其原理是通过对图像的像素值进行幂次变换，得到新的像素值。伽马变换可以调整图像的亮度和对比度，对灰度值较低的区域进行增强，对灰度值较高的区域进行抑制。

代码实现如下：

import cv2 import numpy as np # 读入图像 img = cv2.imread('example.jpg') # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 伽马变换 gamma = 1.8 result = np.power(gray / 255.0, gamma) artical cgpt2md.sh _content1.txt _content.txt current_url.txt log online seo topic.txt upload-markdown-to-wordpress1.py upload-markdown-to-wordpress.py urls 255.0 result = result.astype(np.uint8) # 显示图像 cv2.imshow('Original Image', gray) cv2.imshow('Gamma Image', result) cv2.waitKey(0)

需要注意的是，在进行伽马变换时，伽马值的大小会影响变换的效果，通常取值在1.5到2.5之间。

4. 对比度拉伸

对比度拉伸是一种简单的图像增强方法，其原理是将图像的灰度范围从原始范围扩展到更广的范围，从而增强图像的对比度。对比度拉伸通常具有较好的局部性，能够在不影响图像颜色和细节的情况下提高图像的对比度。

代码实现如下：

import cv2 import numpy as np # 读入图像 img = cv2.imread('example.jpg') # 转换为float类型 img = img.astype(np.float32) / 255.0 # 对比度拉伸 a, b = 0.3, 0.7 # 扩展的范围 result = (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img)) result = (result - a) / (b - a) result[result < 0.0] = 0.0 result[result > 1.0] = 1.0 result = result artical cgpt2md.sh _content1.txt _content.txt current_url.txt log online seo topic.txt upload-markdown-to-wordpress1.py upload-markdown-to-wordpress.py urls 255.0 result = result.astype(np.uint8) # 显示图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Contrast Stretching Image', result) cv2.waitKey(0)

需要注意的是，对比度拉伸的扩展范围也会影响变换的效果，通常取值在0.1到0.9之间。

5. 总结

通过上述介绍，我们学习了几种常见的图像增强方法，它们可以提高图像的亮度和对比度，改善图像质量，使得图像更加可读性和可理解性。在实际应用中，我们可以选择合适的方法，根据图像的特点进行调整，从而得到更好的效果。

大家都在看：是否可以使用Transfe 可否使用Transformers？

自然语言处理在近年来一直在飞速发展，伴随而来的是各种各样的模型和算法。其中最受欢迎的模型之一就是Transformers，它的效果已经被证实在多种任务中都达到了SOTA甚至是Human-Level水平。但是，许多人仍然会有疑问，Transfromers是否适合用于自己的任务中？在这篇文章中，我们将探讨这个问题。

简介

在正式开始之前，我们需要明确什么是Transformers。早期的NLP模型（如LSTM或GRU）通常使用循环神经网络，通过每个时间步的输入和上一个时间步的输出来更新隐藏状态，以便理解序列中的上下文。但这些模型存在几个问题，例如前面的信息没有被保存，很难并行计算，难以处理长序列等。为了解决这些问题，Transformers模型在2017年被提出。它在处理序列时不依赖于循环或卷积，而是使用自注意力机制（Self-Attention）来计算要保留的上下文信息。

适用范围

现在来回答我们的问题：Transformers适用于哪些任务？通常，如果你的任务涉及到自然语言理解（NLU）或自然语言生成（NLG），那么Transformers将是一个非常好的选择。这些任务通常需要对长文本进行建模，长文本在以前的模型中通常效果比较差，但Transformers可以很好的处理这些情况。

Transformers能够非常好地解决文本分类、序列标注、文本生成、机器翻译等任务。例如，BERT模型就通过使用Transformer模型在英语语料库上改变了自然语言处理的面貌。GPT-3模型甚至可以生成达到人类水平的文本。

优缺点

虽然Transformers模型通常表现出色，但它们也有一些限制。首先，它们通常需要大量的数据进行训练，因为它们有大量的参数。其次，它们的预处理也需要一些技巧，例如使用BPE算法等。此外，训练Transformers模型通常需要很长时间和大量计算资源。

另一方面，Transformers在建模长序列、处理上下文信息方面表现非常出色，远高于其他现有的技术。这意味着如果你在处理长文本时需要更好的性能，则应该考虑使用Transformers。

总结

根据上述内容，我们可以得出以下结论：

如果您的任务需要对长文本进行建模或涉及自然语言理解或生成，则可以考虑使用Transformers。尽管Transformers能够实现SOTA效果，但训练时需要使用大量数据和计算资源，并且需要进行预处理。 Transformers适用范围非常广泛，包括文本分类、序列标注、文本生成、机器翻译等任务。

综上所述，全球各地的公司和组织都在使用Transformers模型改进自己的自然语言处理系统。它的适用性和性能令人印象深刻，并成为NLP领域的关键模型之一。如果您正在处理自然语言信息，那么Transformers值得您的注意。

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