图像灰度变换的实现
2014-01-03 16:21
302 查看
我在灰度变换中主要参考了下面这个文档:
/article/1384773.html
1、图像反转:观察过黑图片,反转之后便于观察
//图像反转函数image negatives s= 255 - r (r原始像素灰度值,s目标像素灰度值)
static public Image<Gray,Byte> reverse(Image<Gray,Byte> input)
{
var result = input.CopyBlank();
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
//result.Data[j, i, 0] = input.Data[j, i, 0];
result.Data[j,i,0] = (byte)(255 - input.Data[j, i, 0]);
}
}
return result;
}
2、对数变换:将图像的灰度值进行扩展(变大),但低灰度的像素扩展幅度大于高灰度的像素
static public Image<Gray, Byte> logtransform(Image<Gray, Byte> input, int c)
{
var result = input.CopyBlank();
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
result.Data[j,i,0] = (byte)(c*Math.Log(1+(double)input.Data[j,i,0]/255,2)*255);
}
}
return result;
}
3、幂次变换(伽玛变换):将漂白或过黑的照片进行修正
static public Image<Gray, Byte> gammatransform(Image<Gray, Byte> input, int c, double gamma)
{
var result = input.CopyBlank();
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
result.Data[j,i,0]=(byte)(c*Math.Pow((double)input.Data[j,i,0]/255,gamma)*255);
}
}
return result;
}
4、对比拉伸变换:强调图像的某个部分,可以将低对比度的图像拉伸为高对比度的图像。
static public Image<Gray, Byte> contraststretch(Image<Gray, Byte> input)
{
var result = input.CopyBlank();
byte min, max;
double m;
double e,e1,e2;
max=min=input.Data[0,0,0];
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
if (min > input.Data[j, i, 0])
{
min = input.Data[j, i, 0];
}
if (max < input.Data[j, i, 0])
{
max = input.Data[j, i, 0];
}
}
}
m = (min + max) / 2;
e1 = Math.Log(1.0 / 0.05 - 1, m / min);
e2 = Math.Log(1.0 / 0.95 - 1, m / max);
e = (e1 < e2) ? e1 : e2;
m = m / 255;
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
if (input.Data[j,i,0]!=0)
{
//double a = 1 + Math.Pow(m * 255 / input.Data[j, i, 0], e);
//a = a + 1;
result.Data[j,i,0] = (byte)(1.0*255/(1+Math.Pow(m*255/input.Data[j,i,0],e)));
}
}
}
return result;
}
/article/1384773.html
1、图像反转:观察过黑图片,反转之后便于观察
//图像反转函数image negatives s= 255 - r (r原始像素灰度值,s目标像素灰度值)
static public Image<Gray,Byte> reverse(Image<Gray,Byte> input)
{
var result = input.CopyBlank();
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
//result.Data[j, i, 0] = input.Data[j, i, 0];
result.Data[j,i,0] = (byte)(255 - input.Data[j, i, 0]);
}
}
return result;
}
2、对数变换:将图像的灰度值进行扩展(变大),但低灰度的像素扩展幅度大于高灰度的像素
static public Image<Gray, Byte> logtransform(Image<Gray, Byte> input, int c)
{
var result = input.CopyBlank();
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
result.Data[j,i,0] = (byte)(c*Math.Log(1+(double)input.Data[j,i,0]/255,2)*255);
}
}
return result;
}
3、幂次变换(伽玛变换):将漂白或过黑的照片进行修正
static public Image<Gray, Byte> gammatransform(Image<Gray, Byte> input, int c, double gamma)
{
var result = input.CopyBlank();
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
result.Data[j,i,0]=(byte)(c*Math.Pow((double)input.Data[j,i,0]/255,gamma)*255);
}
}
return result;
}
4、对比拉伸变换:强调图像的某个部分,可以将低对比度的图像拉伸为高对比度的图像。
static public Image<Gray, Byte> contraststretch(Image<Gray, Byte> input)
{
var result = input.CopyBlank();
byte min, max;
double m;
double e,e1,e2;
max=min=input.Data[0,0,0];
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
if (min > input.Data[j, i, 0])
{
min = input.Data[j, i, 0];
}
if (max < input.Data[j, i, 0])
{
max = input.Data[j, i, 0];
}
}
}
m = (min + max) / 2;
e1 = Math.Log(1.0 / 0.05 - 1, m / min);
e2 = Math.Log(1.0 / 0.95 - 1, m / max);
e = (e1 < e2) ? e1 : e2;
m = m / 255;
for (int i = 0; i < input.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < input.Height; j++)
{
if (input.Data[j,i,0]!=0)
{
//double a = 1 + Math.Pow(m * 255 / input.Data[j, i, 0], e);
//a = a + 1;
result.Data[j,i,0] = (byte)(1.0*255/(1+Math.Pow(m*255/input.Data[j,i,0],e)));
}
}
}
return result;
}
相关文章推荐
- (实验一) --- 彩色图像变换成灰度图像---matlab实现
- 数字图像处理基本算法实现(1)--section3.2基本灰度变换
- Matlab中图像处理实例:灰度变换,空域滤波,频域滤波,傅里叶变换的实现
- 图像灰度变换及实现
- 图像灰度变换及实现
- 图像灰度变换及实现
- Matlab中图像处理实例:灰度变换,空域滤波,频域滤波,傅里叶变换的实现
- 图像进行Sobel算子、Hough变换检测圆的matlab实现
- 基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、实现及效果
- 用OpenCV实现图像的水平镜像(翻转)变换和竖直镜像(翻转)变换(垂直镜像变换)的源码
- 12bit灰度图像映射到8bit显示及python 实现
- 图像基础13 灰度变换与图像增强
- Hough变换实现图像纠偏-从matlab到c++实现
- MATLAB实现图像灰度归一化
- 灰度图像--频域滤波 傅里叶变换之连续周期信号傅里叶级数
- 【数字图像处理】[1]--灰度变换增强
- 灰度图像之同现矩阵的求解算法与实现
- CSS3实现超酷的图像动画变换特效
- 【python下使用OpenCV实现计算机视觉读书笔记2】图像与字节的变换
- Opencv学习手册(四)--- 图像灰度变换