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[人工智能]【matlab图像处理】灰度/点变换实践(2) |
【路漫漫其修远兮,吾将上下而求索】 今天介绍图像的灰度变换实践,包括对数变换和分段线性变换。本内容参考自《实用MATLAB图像和视频处理》第8章。
1、对数变换对数变换和反对数变换都是非线性变换,分别用于压缩或扩展一幅图像中像素值的动态范围。对数变换的数学描述如下: 其中,r是原始像素灰度,s是结果像素值,c是一个常数,控制范围。使用(1+r)是为了确保输入像素值大于1,log输出为正数。 书本中,举了一个对数的例子。使用对数函数来改善和显示傅里叶变换的结果。如下,左图是大米图像的傅里叶频谱(仅振幅),其矩阵范围是【0, 2.8591x10的四次方】,当将他显示在一个线性放缩的8比特系统上,仅看到中心的亮点而很难看到其他东西。 我们用matlab来实践一下,代码如下:
再测试一张图片看看效果: 2、分段线性变换分段线性变换可以使用若干个线性方程来描述,每个用于输入图像中灰度值的一个区间。它的主要优点是它们可有任意的复杂度;而缺点是需要更多的用户输入。 下图为书中所给的例子,用来改善输入图像的对比度。
从上图可以看出,调整后的图片在特定范围像素更亮,但仍然有其他干扰。我们试一次另一个分段函数。
这样效果就好很多了。 以上是本期内容,建议自己动手来实践一下。如果需要图片和代码,可以关注公众号,回复关键字【matlab代码】即可获得。我会上传到云盘。 【声明】:学习笔记基于互联网上各种学习资源的个人整理。 以上是本期内容,下期介绍图像处理的直方图处理。 我叫小保,一名计算机视觉爱好者、学习者、追随者,欢迎关注我【CV之道】一起学习。 |
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