首页 > 代码库 > 数学之路-python计算实战(12)-机器视觉-图像增强
数学之路-python计算实战(12)-机器视觉-图像增强
分段线性变换将图像的值域分成多个值域并进行不同线性变换计算,可以压缩某部分灰度区,扩展另一部分灰度区间,下面以2个区间为例:
for m in xrange(h): for n in xrange(w): if img[m,n]>Ds_min and img[m,n]<=Ds_internal: newimg[m,n]=int((Dd_internal-Dd_min)/(Ds_internal-Ds_min)*(img[m,n]-Ds_min)+Dd_min) else: newimg[m,n]=int((Dd_max-Dd_internal)/(Ds_max-Ds_internal)*(img[m,n]-Ds_internal)+Dd_internal)
上面代码中,
Ds_min为源区段的最小值域
Ds_internal为源区段的中间分界值
Ds_max为源区段的最大值域
Dd_min为目标区段的最小值域
Dd_internal为目标区段的中间分界值
Dd_max为目标区段的最大值域
本博客所有内容是原创,如果转载请注明来源
http://blog.csdn.net/myhaspl/
左边是经过分段线性变换的图像,右边是原图像,通过压缩高亮度区,扩展低亮度区,使图像比对度更强。
声明:以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布,本网站不拥有所有权,未作人工编辑处理,也不承担相关法律责任,若内容有误或涉及侵权可进行投诉: 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。