数字图像处理学习笔记（十一）——用Python代码实现图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层、直方图均...

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！ 专栏链接：数字图像处理学习笔记 在数字图像处理学习笔记（八）中，已对图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层等做过详细理论论述，本文将对上述理论知识做实践方面的实现。 具体理论知识可参考我之前的博文：数字图像处理学习笔记（八）——图像增强处理方法之点处理 一、图像增强之线性变换 代码实现参考 import cv2 import random i 在数字图像处理中，图像增强是一种重要的技术，用于改善图像的视觉效果，使其更适合人类观察或后续分析。本文主要关注如何使用Python实现几种常见的图像增强技术，包括线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层、直方图均衡化以及滤波器（平滑滤波器和锐化滤波器）。这些方法旨在调整图像的亮度、对比度、噪声和细节，以达到增强图像的目的。 线性变换是最基础的图像增强手段，通过调整像素值的加权和偏移来改变图像的整体亮度和对比度。例如，`a*原像素+b`，其中`a`和`b`是常数。当`a>1`时，可以增强图像的对比度；当`b`非零时，可以调整图像的整体亮度。代码中展示了如何使用NumPy数组操作实现这一过程，并通过OpenCV的`imshow`函数显示处理后的图像效果。 对数变换和幂律变换则是非线性的增强方式，通常用于改善图像的暗部细节。对数变换能够提升图像的低灰度级部分，而幂律变换（伽马校正）则能改变图像的整体亮度分布。这两种变换可以通过指数运算实现，对于对数变换，通常使用公式`10^(log(原像素)+k)`，对于幂律变换，使用`原像素^γ`，其中`k`和`γ`为常数。 分段线性变换则是线性变换的一种扩展，适用于不同灰度范围采用不同增强策略的情况。例如，可以将图像分为多个区间，分别进行不同的线性变换，以适应图像中不同亮度区域的特点。 灰度级分层是将图像的灰度级重新分配到一个新的范围内，以突出特定灰度层次。这通常与直方图均衡化一起使用，后者通过扩展图像的灰度动态范围来提高整体对比度。 直方图均衡化是基于统计的图像增强技术，通过对原始图像的直方图进行重映射，使得新图像的直方图尽可能均匀分布，从而达到增强对比度的效果。在Python中，可以使用OpenCV的`equalizeHist`函数来实现这一过程。 滤波器是图像处理中的重要工具，平滑滤波器主要用于去除图像噪声，例如高斯滤波器，它通过邻域像素的平均值来代替中心像素的值。锐化滤波器如拉普拉斯滤波器则用于增强图像边缘，通过计算图像的二阶导数来突出边缘信息。 这些技术提供了丰富的工具集，用于处理和优化数字图像，以适应各种应用场景。在实践中，根据图像的具体特点和需求，可以灵活选择和组合这些方法，实现最佳的图像增强效果。通过Python的OpenCV库，我们可以方便地实现这些算法，快速验证和比较不同处理方案的视觉效果。