Python图像处理进阶：多种图像变换算法实践！

本文来自于csdn，文章介绍了基本图像处理技术，作者主要使用SciKit-Image -numpy执行大多数操作。让我们先从导入图像开始：亮度变换函数在数学上定义为： 其中r是导入图片的像素，s是输出图片的像素。T是一个转换函数，它将r的每个值映射到s的每个值。负变换，即变换颠倒。在负变换中，输入图像的每个值从L-1中减去并映射到输出图像上。在这种情况下，使用以下公式完成转换：因此每个值减去255，最终效果是，图片原来较亮的部分变暗，较暗的部分变亮， 在Python图像处理领域，有许多高级技术用于改变和增强图像的视觉效果。这篇文章主要探讨了四种常见的图像变换算法：亮度变换、负变换、日志转换和Gamma校正，以及卷积的概念。下面我们将深入讨论这些技术。 1. **亮度变换**： 亮度变换是一种调整图像整体亮度的方法，通过应用特定的转换函数来改变图像像素的值。通常，我们可以使用简单的线性变换，如增加或减少所有像素值，以改变图像的整体亮度。在Python中，可以使用SciKit-Image库中的函数实现。 2. **负变换**： 负变换是一种非线性变换，它将图像的像素值反转，使得原本较亮的部分变暗，较暗的部分变亮。实现这一变换的公式是将每个像素值减去最大可能值（对于8位图像通常是255），从而得到反向的亮度效果。 3. **日志转换**： 日志变换是图像增强的一种方法，特别适用于增强图像中暗部的细节。它通过应用对数函数来扩大低灰度级别的差异。日志变换公式为`s = c * log(r + 1)`，其中`c`是常数，确保输出图像的值保持在合适的范围内。这种变换可以揭示图像中的暗部细节，但可能会压缩亮部信息。 4. **Gamma校正**： Gamma校正是一种非线性处理，用于模拟人眼对亮度的感知。在计算机屏幕上，人眼对亮度的变化并非线性感知，因此需要进行Gamma校正来调整图像显示。公式为`Vo = Vi^G`，其中`Vi`是输入像素，`G`是Gamma值。Gamma值小于1会使图像变暗，大于1则变亮，等于1则保持原样。在编码阶段，通常使用Gamma压缩（`G<1`），而在解码阶段使用Gamma扩展（`G>1`）。 5. **卷积**： 卷积是图像处理的核心操作，它涉及在图像上滑动一个滤波器（或内核），并通过对滤波器和图像对应区域的像素值进行乘法和求和来生成新的像素值。卷积可以用于平滑图像、检测边缘、提取特征等。滤波器的大小、形状和权重决定了卷积的效果。在边缘处理时，可能会遇到滤波器部分超出图像边界的情况，可以通过填充或忽略超出部分来解决。 通过这些变换和操作，开发者可以对图像进行各种复杂的处理，从简单的调整到复杂的特征提取。在机器学习和深度学习中，卷积神经网络（CNN）利用卷积操作自动学习图像的特征，极大地推动了图像识别和分析的进步。通过掌握这些基本的图像变换技巧，开发者能够更好地理解和实现图像处理的高级应用。