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2种图像增强方法:图像点运算和图像灰度化处理

摘要:本文主要讲解图像点运算的灰度化处理,详细介绍常用的灰度化处理方法,并分享了图像颜色空间相互转换,以及三种灰度转换算法的实现。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 四十三.图像增强及运算篇之图像点运算和图像灰度化处理》,作者:eastmount。 一.图像点运算概念 图像点运算(Point Operation)指对于一幅输入图像,将产生一幅输出图像,输出图像的每个像素点的灰度值由输入像素点决定。点运算实际上是灰度到灰度的映射过程,通过映射变换来达到增强或者减弱图像的灰度。还可以对图像进行求灰度直方图、线性变换、非线性变换以及图像骨架的提取。它与相邻的像素之间没有运算关系,是一种简单和有效的图像处理方法[1]。 图像的灰度变换可以通过有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征,从而改善图像的质量,凸显图像的细节,提高图像的对比度。它也能有效地改变图像的直方图分布,使图像的像素值分布更为均匀[2-3]。它在实际中有很多的应用: 光度学标定 对比度增强 对比度扩展 显示标定 轮廓线确定 设输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为: 图像点...

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