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文章目录
- 学习目标
- 一、概念及原理
- 二、代码实现
- 五、 总结
学习目标
- 熟悉伽马变换概念及原理
- C++实现伽马变换案例
一、概念及原理
假设输入图像为I，高为H、宽为W，伽马变换需要对输入图像进行归一化处理(对于8位图而言，除以255即可)，I(r，c) 代表归一化后第r行第c列的灰度值，输出图像记作O(r，c)。伽马变换原理如下：
r为灰度图像的归一化后输入值，取值范围为[0,1]。s为经过伽马变换后的灰度输出值。c为灰度缩放系数，通常取1。γ为伽马因子大小。控制了整个变换的缩放程度。如下图所示：
当γ=1时，图像不变。如果图像整体或者感兴趣区域较暗，则令0<γ<1可以增加图像对比度；相反，如果图像整体或者感兴趣区域较亮，则令γ<1可以降低图像对比度。
二、代码实现
OpenCV提供了函数，对每个值进行幂运算：
void pow(InputArray src,double power,OutputArray dst)
src：输入
power：指数值，即γ值
dst：输出，类型与输入一致
我们来看一个简单案例：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
# include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace CV ;
int main() {
Mat I = (Mat_ <float>(2, 2) << 0，180， 120， 35) ;
Mat 0;
pow(I,2, 0) ;
cout<< "0:" << 0 << endl;
return 0;
因为I的数据类型是CV_32F，所以O的数据类型也是CV_32F，计算出来的值会超过255。
如果将I的数据类型换成CV_8U，代码如下：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
# include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace CV ;
int main() {
Mat I = (Mat_ <uchar>(2, 2) << 0，180， 120， 35) ;
Mat 0;
pow(I,2, 0) ;
cout<< "0:" << 0 << endl;
return 0;
如果原矩阵是CV_8U类型的，那么在进行幂运算时，大于255的值会自动截断为255。
如果想对图像进行伽马变换时，先将图像的灰度值归一化到[0，1]范围，然后再进行幂运算。代码如下：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
# include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace CV ;
int main() {
Mat I = imread("D:/VSCodeFile/OpenCV_CSDN/image/logo.jpeg",IMREAD_COLOR);
//归一化
Mat FI;
I.convertTo(FI,CV_64F,1.0/255,0)
//伽马变换
double gamma = 0.1;
Mat Out;
pow(FI,gamma,Out);//Out与FI有相同数据类型
//效果图展示
imshow("原图", I);
imshow("After Gamma",Out);
waitKey(0);
return 0;
}
如果想本地保存O，则还需要将灰度值变为在[0，255]之间且转换为CV_8U类型。如果没有数据类型转换，则直接保存浮点型的O，这样虽然不会报错，但是保存后图像呈现黑色，看不到任何信息。代码如下：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
# include <opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace CV ;
int main() {
Mat I = imread("D:/VSCodeFile/OpenCV_CSDN/image/logo.jpeg",IMREAD_COLOR);
//归一化
Mat FI;
I.convertTo(FI,CV_64F,1.0/255,0)
//伽马变换
double gamma = 0.1;
Mat Out;
pow(FI,gamma,Out);//Out与FI有相同数据类型
//效果图展示
imshow("原图", I);
imshow("After Gamma",Out);
//===================
imwrite("D:/VSCodeFile/OpenCV__CSDN/image/BeforeConvert_logo.jpeg", Out);
Out.convertTo(Out,CV_8U,255,0)
imwrite("D:/VSCodeFile/OpenCV__CSDN/image/after_Gamma_logo.jpeg", Out);
//===================
waitKey(0);
return 0;
}
函数介绍：
convertTo(dst, type, scale, shift)
作用：把一个矩阵从一种数据类型转换到另-种数据类型，同时可以带上缩放因子和增量
dst：目的矩阵，如果dst在运算前没有合适的尺寸或类型，将被重新分配。
type：需要的输出矩阵类型，或者更明确的，是输出矩阵的深度，如果是负值(常用-1)则输出矩阵和输入矩阵类型相同
scale：尺度变换因子(可选)。默认值是1。即把原矩阵中的每一个元素都乘以scale。
shift：附加到尺度变换后的值上的偏移量(可选) 。默认值是0。即把原矩阵中的每一个元素都乘以scale,再加上shift。
计算方式：dst=src*scale+shift
示例：Input.convertTo(tmp,CV_8U,255,255);
注释：将矩阵Input转换为CV_8U类型的矩阵tmp： tmp(x,y)= Input(x,y)*255+255.这样，将图像做线性变换。
使值为-1的像素变为0 (-1*255+255=0)。值大于255的像素将赋值为255，这是因为CV32S转换为无符号CV_8U时，应用了饱和度运算。
伽马变换在提升对比度上有比较好的效果，但是需要手动调节γ值。下一节将会介绍更为方便的方法自动调节图像对比度。
五、 总结
最后，长话短说，大家看完就好好动手实践一下，切记不能三分钟热度、三天打鱼，两天晒网。OpenCV是学习图像处理理论知识比较好的一个途径，大家也可以自己尝试写写博客，来记录大家平时学习的进度，可以和网上众多学者一起交流、探讨，有什么问题希望大家可以积极评论交流，我也会及时更新，来督促自己学习进度。希望大家觉得不错的可以点赞、关注、收藏。
