摘要：本文主要講解灰度線性變換。

本文分享自華為云社區(qū)《[Python圖像處理] 十五.圖像的灰度線性變換》，作者：eastmount。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)從事成都網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)公司。作為專業(yè)網(wǎng)站制作公司,成都創(chuàng)新互聯(lián)公司依托的技術(shù)實力、以及多年的網(wǎng)站運營經(jīng)驗,為您提供專業(yè)的成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)營銷推廣及網(wǎng)站設(shè)計開發(fā)服務(wù)！

一.圖像灰度線性變換原理

圖像的灰度線性變換是通過建立灰度映射來調(diào)整原始圖像的灰度，從而改善圖像的質(zhì)量，凸顯圖像的細(xì)節(jié)，提高圖像的對比度?；叶染€性變換的計算公式如下所示：

該公式中DB表示灰度線性變換后的灰度值，DA表示變換前輸入圖像的灰度值，α和b為線性變換方程f(D)的參數(shù)，分別表示斜率和截距。

• 當(dāng)α=1，b=0時，保持原始圖像
• 當(dāng)α=1，b!=0時，圖像所有的灰度值上移或下移
• 當(dāng)α=-1，b=255時，原始圖像的灰度值反轉(zhuǎn)
• 當(dāng)α>1時，輸出圖像的對比度增強
• 當(dāng)0<α<1時，輸出圖像的對比度減小
• 當(dāng)α<0時，原始圖像暗區(qū)域變亮，亮區(qū)域變暗，圖像求補

如圖所示，顯示了圖像的灰度線性變換對應(yīng)的效果圖。

二.圖像灰度上移變換

該算法將實現(xiàn)圖像灰度值的上移，從而提升圖像的亮度，其實現(xiàn)代碼如下所示。由于圖像的灰度值位于0至255區(qū)間之內(nèi)，所以需要對灰度值進行溢出判斷。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2  
import numpyas np  
import matplotlib.pyplotas plt
#讀取原始圖像
img= cv2.imread('miao.png')
#圖像灰度轉(zhuǎn)換
grayImage= cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#獲取圖像高度和寬度
height= grayImage.shape[0]
width= grayImage.shape[1]
#創(chuàng)建一幅圖像
result= np.zeros((height, width), np.uint8)
#圖像灰度上移變換 DB=DA+50
for i in range(height):
for j in range(width):
if (int(grayImage[i,j]+50) > 255):
            gray= 255
 else:
            gray= int(grayImage[i,j]+50)
        result[i,j]= np.uint8(gray)
#顯示圖像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)
#等待顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()