??灰度變換作為一種圖像預(yù)處理技術(shù)可以顯著的改善圖像的質(zhì)量，下面將介紹幾種灰度變換的方法

1. gamma 變換

??Gamma變換是對(duì)輸入圖像灰度值進(jìn)行的非線性操作，使輸出圖像灰度值與輸入圖像灰度值呈指數(shù)關(guān)系：

$$s=c{r}^{\lambda }$$

這個(gè)指數(shù)即為Gamma。

Gamma變換就是用來圖像增強(qiáng)，其提升了暗部細(xì)節(jié)，簡(jiǎn)單來說就是通過非線性變換，讓圖像從暴光強(qiáng)度的線性響應(yīng)變得更接近人眼感受的響應(yīng)，即將漂白（相機(jī)曝光）或過暗（曝光不足）的圖片，進(jìn)行矯正。

經(jīng)過Gamma變換后的輸入和輸出圖像灰度值關(guān)系如圖1所示：橫坐標(biāo)是輸入灰度值，縱坐標(biāo)是輸出灰度值，藍(lán)色曲線是gamma值小于1時(shí)的輸入輸出關(guān)系，紅色曲線是gamma值大于1時(shí)的輸入輸出關(guān)系。可以觀察到， 當(dāng)gamma值小于1時(shí)(藍(lán)色曲線)，圖像的整體亮度值得到提升，同時(shí)低灰度處的對(duì)比度得到增加，更利于分辯低灰度值時(shí)的圖像細(xì)節(jié)。

1.1 實(shí)現(xiàn)代碼

??下面是就 python2.7 和 opencv 的實(shí)現(xiàn)

            
              
                def
              
              
                gamma_trans
              
              
                (
              
              img
              
                ,
              
              gamma
              
                )
              
              
                :
              
              
                #具體做法先歸一化到1，然后gamma作為指數(shù)值求出新的像素值再還原
              
              
	gamma_table 
              
                =
              
              
                [
              
              np
              
                .
              
              power
              
                (
              
              x
              
                /
              
              
                255.0
              
              
                ,
              
              gamma
              
                )
              
              
                *
              
              
                255.0
              
              
                for
              
               x 
              
                in
              
              
                range
              
              
                (
              
              
                256
              
              
                )
              
              
                ]
              
              
	gamma_table 
              
                =
              
               np
              
                .
              
              
                round
              
              
                (
              
              np
              
                .
              
              array
              
                (
              
              gamma_table
              
                )
              
              
                )
              
              
                .
              
              astype
              
                (
              
              np
              
                .
              
              uint8
              
                )
              
              
                #實(shí)現(xiàn)映射用的是Opencv的查表函數(shù)
              
              
                return
              
               cv2
              
                .
              
              LUT
              
                (
              
              img0
              
                ,
              
              gamma_table
              
                )
              
            
          

在上面我們看到?jīng)]有每次都計(jì)算一次指數(shù)，因?yàn)橹笖?shù)的計(jì)算復(fù)雜度很高，這里我們存儲(chǔ)下計(jì)算結(jié)果，然后使用查表的方法來節(jié)省計(jì)算時(shí)間。但是上面這段代碼還可以繼續(xù)優(yōu)化，因?yàn)槊空{(diào)用一次這個(gè)函數(shù)就要計(jì)算一遍需要查詢的表格，當(dāng)參數(shù) $\lambda$ 不變的時(shí)候，我們可以先計(jì)算出需要查的表，然后對(duì)每一張圖像查表即可。

參考

[1] CSDN 京局京段藍(lán)白豬《Python-OpenCV中的Gamma變換（校正）》

            
              s