快捷導(dǎo)航

OpenCV圖像處理之常見的圖像灰度變換

更新時間：2019年07月08日 09:56:19 作者：S大幕

這篇文章主要介紹了OpenCV圖像處理之常見的圖像灰度變換，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習或者工作具有一定的參考學(xué)習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習學(xué)習吧

1.灰度線性變換

圖像的灰度線性變換是圖像灰度變換的一種，圖像的灰度變換通過建立灰度映射來調(diào)整源圖像的灰度，從而達到圖像增強的目的?；叶扔成渫ǔＪ怯没叶茸儞Q曲線來進行表示。通常來說，它是將圖像的像素值通過指定的線性函數(shù)進行變換，以此來增強或者來減弱圖像的灰度，灰度線性變換的函數(shù)就是常見的線性函數(shù)。

g(x, y) = k · f(x, y) + d

設(shè)源圖像的灰度值為x，則進行灰度線性變換后的灰度值為y = kx + b (0<=y<=255)，下面分別來討論k的取值變化時線性變換的不同效果

(1).|k|>1時

當k>1時，可以用來增加圖像的對比度，圖像的像素值在進行變換后全部都線性方法，增強了整體的顯示效果，且經(jīng)過這種變換后，圖像的整體對比度明顯增大，在灰度圖中的體現(xiàn)就是變換后的灰度圖明顯被拉伸了。

(2).|k|=1時

當k=1時，這種情況下常用來調(diào)節(jié)圖像的亮度，亮度的調(diào)節(jié)就是讓圖像的各個像素值都增加或是減少一定量。在這種情況下可以通過改變d值來達到增加或者是減少圖像亮度的目的。因為當k=1，只改變d值時，只有圖像的亮度被改變了，d>0時，變換曲線整體發(fā)生上移，圖像的亮度增加，對應(yīng)的直方圖整體向右側(cè)移動，d<0時，變換曲線整體下移，圖像的亮度降低，對應(yīng)的直方圖發(fā)生水平左移。

(3).0<|k|<1時

此時變換的效果正好與k>1時相反，即圖像的整體對比度和效果都被削減了，對應(yīng)的直方圖會被集中在一段區(qū)域上。k值越小，圖像的灰度分布也就越窄，圖像看起來也就顯得越是灰暗。

(4).k<0時

在這種情況下，源圖像的灰度會發(fā)生反轉(zhuǎn)，也就是原圖像中較亮的區(qū)域會變暗，而較暗的區(qū)域?qū)兞?。特別的，此時我們令k = -1,d = 255,可以令圖像實現(xiàn)完全反轉(zhuǎn)的效果。對應(yīng)的直方圖也會發(fā)生相應(yīng)的變化。

相應(yīng)的程序試下如下：

//實現(xiàn)圖像的灰度線性變化
#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
	Mat srcImg = imread("1234.jpg");
	if (!srcImg.data)
	{
		cout << "讀入圖片失敗" << endl;
		return -1;
	}
	imshow("原圖像", srcImg);
	double k, b;
	cout << "請輸入k和b值：";
	cin >> k >> b;
	int RowsNum = srcImg.rows;
	int ColsNum = srcImg.cols;
	Mat dstImg(srcImg.size(), srcImg.type());
	//進行遍歷圖像像素,對每個像素進行相應(yīng)的線性變換
	for (int i = 0; i < RowsNum; i++)
	{
		for (int j = 0; j < ColsNum; j++)
		{
			//c為遍歷圖像的三個通道
			for (int c = 0; c < 3; c++)
			{
				//使用at操作符，防止越界
				dstImg.at<Vec3b>(i, j)[c] = saturate_cast<uchar>
					(k* (srcImg.at<Vec3b>(i, j)[c]) + b);
 
			}
		}
	}
	imshow("線性變換后的圖像", dstImg);
	waitKey();
	return 0;
}

當k=1.2,b=50時執(zhí)行程序的效果如下：

2.灰度對數(shù)變換

對數(shù)變換的基本形式為

其中，b是一個常數(shù)，用來控制曲線的彎曲程度，其中，b越小越靠近y軸，b越大越靠近x軸。表達式中的x是原始圖像中的像素值，y是變換后的像素值，可以分析出，當函數(shù)自變量較低時，曲線的斜率很大，而自變量較高時，曲線的斜率變得很小。正是因為對數(shù)變換具有這種壓縮數(shù)據(jù)的性質(zhì)，使得它能夠?qū)崿F(xiàn)圖像灰度拓展和壓縮的功能。即對數(shù)變換可以拓展低灰度值而壓縮高灰度級值，讓圖像的灰度分布更加符合人眼的視覺特征。例如進行傅里葉變換后的圖像，圖像中心絕對高灰度值的存在壓縮了低灰度部分的動態(tài)范圍，所以無法在現(xiàn)實的時候便顯出原油的細節(jié)。這時就需要使用一個對數(shù)變換來對結(jié)果圖像進行修正，經(jīng)過適當?shù)奶幚砗?，原始圖像中低灰度區(qū)域的對比度將會增加，暗部細節(jié)將被增強。

使用程序進行實現(xiàn)如下：

//實現(xiàn)圖像的對數(shù)變換，作用是壓縮圖像較亮區(qū)域的動態(tài)范圍
//使用不同的方法實現(xiàn)圖像的對數(shù)變換
//基本公式為 y = clog(1+r)
#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
	Mat srcImage = imread("1234.jpg",0);
	if (!srcImage.data)
	{
		cout << "讀入圖片錯誤~" << endl;
		return -1;
	}
	double c;
	cout << "請輸入常數(shù)c:";
	cin >> c;
	Mat srcImage1(srcImage);
	imshow("原圖像", srcImage);
	Mat dstImage1(srcImage.size(), srcImage.type());
	Mat dstImage2 = dstImage1.clone();
	Mat dstImage3 = dstImage1.clone();
	//使用第一種方法進行對數(shù)變換，對圖像整體進行操作
	//首先計算 1+r,注意，是對每一個像素點都進行加1操作
	add(srcImage, Scalar(1.0), srcImage1);
	//轉(zhuǎn)換為32位的浮點數(shù)
	srcImage1.convertTo(srcImage1, CV_32F);
	//計算log(1+r)
	log(srcImage1, dstImage1);
	dstImage1 = c * dstImage1;
	//進行歸一化處理
	normalize(dstImage1, dstImage1, 0, 255, NORM_MINMAX);
	//convertScaleAbs:先縮放元素再取絕對值，最后轉(zhuǎn)換格式為8bit型
	//在這里不具有縮放功能，作用僅為將格式轉(zhuǎn)換為8bit型
	convertScaleAbs(dstImage1, dstImage1);
	imshow("對數(shù)變換圖像1", dstImage1);
	/////////////////////////////////////////////////////////////
	//使用第二種方法進行圖像的對數(shù)變換，對圖像的像素進行遍歷
	double temp = 0.0;
	for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++)
		{
			temp = (double)srcImage.at<uchar>(i, j);
			temp = c*log((double)(1 + temp));
			dstImage2.at<uchar>(i, j) = saturate_cast<uchar>(temp);
		}
	}
	//進行歸一化處理
	normalize(dstImage2, dstImage2, 0, 255, NORM_MINMAX);
	convertScaleAbs(dstImage2, dstImage2);
	imshow("對數(shù)變換圖像2", dstImage2);
	//////////////////////////////////////////////////////////////
	//使用第三種方法進行圖像的對數(shù)變換
	//首先進行圖像類型轉(zhuǎn)換
	srcImage.convertTo(dstImage3, CV_32F);
	//圖像矩陣元素進行加1操作
	dstImage3 = dstImage3 + 1;
	//圖像對數(shù)操作
	cv::log(dstImage3, dstImage3);
	dstImage3 = c*dstImage3;
	//圖像進行歸一化操作
	normalize(dstImage3, dstImage3, 0, 255, NORM_MINMAX);
	convertScaleAbs(dstImage3, dstImage3);
	imshow("對數(shù)變換圖像3", dstImage3);
	
	waitKey();
	return 0;
}

當c取1時，效果如下：

3.灰度冪次變換與Gamma校正

基于冪次變換的Gamma校正是圖像處理中一種非常重要的非線性變換，它與對數(shù)變換相反，它是對輸入圖像的灰度值進行指數(shù)變換，進而校正亮度上的偏差。通常Gamma校正長應(yīng)用于拓展暗調(diào)的細節(jié)。通常來講，當Gamma校正的值大于1時，圖像的高光部分被壓縮而暗調(diào)部分被擴展；當Gamma校正的值小于1時，相反的，圖像的高光部分被擴展而暗調(diào)備份被壓縮。

通常情況下，最簡單的Gamma校正可以用下面的冪函數(shù)來表示：

其中A是常數(shù)，函數(shù)的輸入和輸出都是非負數(shù)，當r=1時，為直線變換；當r<1時，低灰度區(qū)域動態(tài)范圍擴大，進而圖像對比度增強，高灰度值區(qū)域動態(tài)范圍減小，圖像對比度降低，圖像整體灰度值增大，此時與圖像的對數(shù)變換類似。當r>11時，低灰度區(qū)域的動態(tài)范圍減小進而對比度降低，高灰度區(qū)域動態(tài)范圍擴大，圖像的對比度提升，圖像的整體灰度值變小，Gamma校正主要應(yīng)用在圖像增強。目標檢測和圖像分析等不同的領(lǐng)域。

總之，r<1的冪函數(shù)的作用是提高圖像暗區(qū)域中的對比度，而降低亮區(qū)域的對比度；r>1的冪函數(shù)的作用是提高圖像中亮區(qū)域的對比度，降低圖像中按區(qū)域的對比度。

所以，對于灰度級整體偏暗的圖像，可以使用r<1的冪函數(shù)增大動態(tài)范圍。對于灰度級整體偏亮的圖像，可以使用r>1的冪函數(shù)增大灰度動態(tài)范圍。

下面使用程序進行簡單的Gamma變換：

//冪次變換與Gamma灰度校正
#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
Mat GammaTrans(Mat &srcImag, float parameter);
 
 
int main()
{
	Mat srcImage = imread("1234.jpg", 0);
	if (!srcImage.data)
	{
		cout << "讀入圖片失敗！" << endl;
		return -1;
	}
	imshow("原始圖像", srcImage);
	//初始化幾組不同的參數(shù)
	float parameter1 = 0.3;
	float parameter2 = 3.0;
	Mat dstImage1 = GammaTrans(srcImage, parameter1);
	imshow("參數(shù)1下的Gamma變換", dstImage1);
	Mat dstImage2 = GammaTrans(srcImage, parameter2);
	imshow("參數(shù)2下的Gamma變換", dstImage2);
	waitKey();
	return 0;
}
 
Mat GammaTrans(Mat &srcImag, float parameter)
{
	//建立查表文件LUT
	unsigned char LUT[256];
	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		//Gamma變換定義
		LUT[i] = saturate_cast<uchar>(pow((float)(i / 255.0), parameter)*255.0f);
	}
	Mat dstImage = srcImag.clone();
	//輸入圖像為單通道時，直接進行Gamma變換
	if (srcImag.channels() == 1)
	{
		MatIterator_<uchar>iterator = dstImage.begin<uchar>();
		MatIterator_<uchar>iteratorEnd = dstImage.end<uchar>();
		for (; iterator != iteratorEnd; iterator++)
			*iterator = LUT[(*iterator)];
	}
	else
	{
		//輸入通道為3通道時，需要對每個通道分別進行變換
		MatIterator_<Vec3b>iterator = dstImage.begin<Vec3b>();
		MatIterator_<Vec3b>iteratorEnd = dstImage.end<Vec3b>();
		//通過查表進行轉(zhuǎn)換
		for (; iterator!=iteratorEnd; iterator++)
		{
			(*iterator)[0] = LUT[((*iterator)[0])];
			(*iterator)[1] = LUT[((*iterator)[1])];
			(*iterator)[2] = LUT[((*iterator)[2])];
		}
	}
	return dstImage;
}

4.分段線性變換

分段線性變換也是一種重要的灰度級變換。對于曝光不足，曝光過度和傳感器動態(tài)范圍都會造成圖像表現(xiàn)出低對比度的特征。分段線性變換的作用是提高圖像灰度級的動態(tài)范圍。通常來說，通過階段一定比例的最亮像素和最暗像素，并使得中間亮度像素占有整個灰度級，因而能夠提高圖像的全局對比度。在這種情況下，通常稱之為對比度拉伸，直方圖裁剪，目前廣泛的應(yīng)用于圖像后期處理中。通常使用分段函數(shù)來實現(xiàn)。下面先簡單介紹一下對比度拉伸技術(shù)。

圖像的對比度拉伸是通過擴展圖像灰度級動態(tài)范圍來實現(xiàn)的，它可以擴展對應(yīng)的全部灰度范圍。圖像的低對比度一般是由于圖像圖像成像亮度不夠、成像元器件參數(shù)限制或設(shè)置不當造成的。提高圖像的對比度可以增強圖像各個區(qū)域的對比效果，對圖像中感興趣的區(qū)域進行增強，而對圖像中不感興趣的區(qū)域進行相應(yīng)的抑制作用。對比度拉伸是圖像增強中的重要的技術(shù)之一。這里設(shè)點(x1,y1)與(x2,y2)是分段線性函數(shù)中折點位置坐標。常見的三段式分段線性變換函數(shù)的公式如下：

其中k1=y1/x1,k2=(y2-y1)/(x2-x1),k3=(255-y2)/(255-y1)

需要注意的是，分段線性一般要求函數(shù)是單調(diào)遞增的，目的是防止圖像中的灰度級不滿足一一映射。

分段的灰度拉伸技術(shù)可以結(jié)合直方圖處理技術(shù)，從而更加靈活地控制輸出圖像的直方圖分布，對特定感興趣的區(qū)域進行對比度調(diào)整，增強圖像畫質(zhì)。對于圖像灰度集中在較暗的區(qū)域，可以采用斜率k<0來進行灰度拉伸擴展；對于圖像中較亮的區(qū)域，可以采用修了k<0來進行灰度拉伸壓縮。

實現(xiàn)代碼如下：

//實現(xiàn)對比度拉伸
#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main()
{
	Mat srcImage = imread("1234.jpg",0);
	if (!srcImage.data)
	{
		cout << "讀入圖片錯誤！" << endl;
		return -1;
	}
	imshow("原始圖片", srcImage);
	Mat dstImage(srcImage);
	int rowsNum = dstImage.rows;
	int colsNum = dstImage.cols;
	//圖像連續(xù)性判斷
	if (dstImage.isContinuous())
	{
		colsNum = colsNum*rowsNum;
		rowsNum = 1;
	}
	//圖像指針操作
	uchar *pDataMat;
	int pixMax = 0, pixMin = 255;
	//計算圖像像素的最大值和最小值
	for (int j = 0; j < rowsNum; j++)
	{
		pDataMat = dstImage.ptr<uchar>(j);
		for (int i = 0; i < colsNum; i++)
		{
			if (pDataMat[i]>pixMax)
				pixMax = pDataMat[i];
			if (pDataMat[i] < pixMin)
				pixMin = pDataMat[i];
		}
	}
 
	//進行對比度拉伸
	for (int j = 0; j < rowsNum; j++)
	{
		pDataMat = dstImage.ptr<uchar>(j);
		for (int i = 0; i < colsNum; i++)
		{
			pDataMat[i] = (pDataMat[i] - pixMin) * 255 / (pixMax - pixMin);
		}
	}
	imshow("對比度拉伸后的圖像", dstImage);
	waitKey();
	return 0;
}

執(zhí)行后顯示效果如下

5.灰度級分層

灰度級分層，也叫做灰度級切片，作用是在整個灰度級范圍內(nèi)將設(shè)定窗口內(nèi)的灰度和其他部分分開。從而突出圖像中具有一定灰度范圍的區(qū)域。大體上來說，灰度級分層有兩種類型，即：清除背景和保持背景。清除背景是將灰度窗口內(nèi)的像素賦值為較亮的值，而其他部分賦值為較暗的值。經(jīng)過這樣的處理后產(chǎn)生的是二值圖像，原圖像的細節(jié)將全部丟失。而保持背景指的是將灰度窗口內(nèi)的像素賦值為較亮的值，而其他部分的灰度保持不變。

相關(guān)代碼如下：

//實現(xiàn)灰度級分層
#include <iostream>
#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
int main()
{
	Mat srcImage = imread("2345.jpg", 0);
	if (!srcImage.data)
	{
		cout << "讀入圖片錯誤！" << endl;
		return 0;
	}
	imshow("原圖像", srcImage);
	Mat dstImage = srcImage.clone();
	int rowsNum = dstImage.rows;
	int colsNum = dstImage.cols;
	//圖像連續(xù)性判斷
	if (dstImage.isContinuous())
	{
		colsNum *= rowsNum;
		rowsNum = 1;
	}
	//圖像指針操作
	uchar *pDataMat;
	int controlMin = 50;
	int controlMax = 150;
	//計算圖像的灰度級分層
	for (int j = 0; j < rowsNum; j++)
	{
		pDataMat = dstImage.ptr<uchar>(j);
		for (int i = 0; i < colsNum; i++)
		{
			//第一種方法，二值映射
			if (pDataMat[i]>controlMin)
				pDataMat[i] = 255;
			else
				pDataMat[i] = 0;
			//第二種方法：區(qū)域映射
			//if (pDataMat[i] > controlMax && pDataMat[j] < controlMin)
			//	pDataMat[i] = controlMax;
		}
	}
	imshow("灰度分層后的圖像", dstImage);
	waitKey();
	return 0;
}

執(zhí)行后效果圖如下：