数字图像处理入门

[图像增强][灰度变换]1. 反转变换

2021-11-05  本文已影响0人  砥砺前行的人

1. 基本原理

反转变换,属于线性变换,指在像素的灰度级上,实现如下形式:
s = L - 1 - r

其中 r 为原像素值,L 为 k 位灰度级的最大值 L = 2^k,s 为反转后得到的像素值。采用这种方式反转的图像的灰度级,会得到类似于图片底片的效果。

2. 使用场景

可用于增强图片暗色区域中的白色或灰色细节,暗色区域的尺寸很大时增强效果很好。

3. 代码示例

考虑如下灰度图像:


source

代码如下:

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 按灰度读取一张图片
img = cv.imread("breast_digital_Xray.tif",cv.IMREAD_GRAYSCALE)
white_img = np.full(img.shape, 255, dtype=np.uint8)
dst = white_img - img

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(dst, cmap='gray')
plt.show()

输出结果如下:

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