Python图像处理之图像的灰度线性变换

一.图像灰度线性变换原理

图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度，从而改善图像的质量，凸显图像的细节，提高图像的对比度。

灰度线性变换的计算公式如下所示：

该公式中DB表示灰度线性变换后的灰度值，DA表示变换前输入图像的灰度值，α和b为线性变换方程f（D）的参数，分别表示斜率和截距。

当α=1，b=0时，保持原始图像
当α=1，b!=0时，图像所有的灰度值上移或下移
当α=-1，b=255时，原始图像的灰度值反转
当α>1时，输出图像的对比度增强
当0<α<1时，输出图像的对比度减小
当α<0时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补

如图所示，显示了图像的灰度线性变换对应的效果图：

二.图像灰度上移变换

该算法将实现图像灰度值的上移，从而提升图像的亮度，其实现代码如下所示。由于图像的灰度值位于0至255区间之内，所以需要对灰度值进行溢出判断。

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('miao.png')
#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
#创建一幅图像
result = np.zeros((height, width), np.uint8)
#图像灰度上移变换 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)
#显示图像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其输出结果如下图所示，图像的所有灰度值上移50，图像变得更白了。注意，纯黑色对应的灰度值为0，纯白色对应的灰度值为255。

三.图像对比度增强变换

该算法将增强图像的对比度，Python实现代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('miao.png')
#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
#创建一幅图像
result = np.zeros((height, width), np.uint8)
#图像对比度增强变换 DB=DA*1.5
for i in range(height):
for j in range(width):
if (int(grayImage[i,j]*1.5) > 255):
gray = 255
else:
gray = int(grayImage[i,j]*1.5)

result[i,j] = np.uint8(gray)
#显示图像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)

其输出结果如下图所示，图像的所有灰度值增强1.5倍。

四.图像对比度减弱变换

该算法将减弱图像的对比度，Python实现代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('miao.png')
#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
#创建一幅图像
result = np.zeros((height, width), np.uint8)
#图像对比度减弱变换 DB=DA*0.8
for i in range(height):
for j in range(width):
gray = int(grayImage[i,j]*0.8)
result[i,j] = np.uint8(gray)
#显示图像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其输出结果如下图所示，图像的所有灰度值减弱，图像变得更暗。

五.图像灰度反色变换

反色变换又称为线性灰度求补变换，它是对原图像的像素值进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色的过程。其Python实现代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#读取原始图像
img = cv2.imread('miao.png')
#图像灰度转换
grayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#获取图像高度和宽度
height = grayImage.shape[0]
width = grayImage.shape[1]
#创建一幅图像
result = np.zeros((height, width), np.uint8)
#图像灰度反色变换 DB=255-DA
for i in range(height):
for j in range(width):
gray = 255 - grayImage[i,j]
result[i,j] = np.uint8(gray)
#显示图像
cv2.imshow("Gray Image", grayImage)
cv2.imshow("Result", result)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其输出结果如下图所示，图像处理前后的灰度值是互补的。

图像灰度反色变换在医学图像处理中有一定的应用，如下图所示：