灰度图的对比度亮度算法

灰度图像的对比度和亮度调整通常涉及到像素值的处理。对比度是指图像中亮部和暗部之间的区别程度，而亮度则是整体图像的明暗程度。以下是常见的几种算法：

1. **对比度拉伸（Contrast Stretching）**: 这种方法通过改变像素值的范围来增强对比度。基本思路是将图像的像素值映射到新的范围内，例如将低亮度像素放大、高亮度像素缩小。

2. **直方图均衡化（Histogram Equalization）**: 这是一种常用的技术，它通过对整个图像的灰度级分布进行重新分配，使得较暗和较亮部分都有更大的动态范围，从而提高对比度。

3. **Gamma校正（Gamma Correction）**: 当图像对比度过低时，可以应用一个非线性的转换函数（如幂函数），通常以gamma值表示，来调整图像的亮度和对比度。

4. **局部对比度增强（Local Contrast Enhancement）**: 通过划分图像区域并对每个区域分别调整，可以在保持全局亮度的同时增强某些细节的对比度。

亮度调整则直接涉及到像素值的增减。最简单的是全局加法或减法操作，比如将所有像素的值增加一个固定的数值来提亮，或减少数值来降低亮度。

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基于深度学习的灰度图匀光及对比度亮度增加算法用python有哪些链接

以下是一些基于深度学习的灰度图匀光及对比度亮度增加算法的Python链接：

1. https://github.com/lilith-avatar/Contrast-Enhancement
2. https://github.com/ceciliavision/Contrast-Enhancement
3. https://github.com/Abdullah-Al-Rakib/Deep-Contrast-Enhancement
4. https://github.com/gyyang/deep-contrast-enhancement
5. https://github.com/yasirabd/contrast-enhancement-dn
6. https://github.com/Abdullah-Al-Rakib/Deep-Image-Enhancement
7. https://github.com/Abdullah-Al-Rakib/Deep-Image-Enhancement-Using-Convolution-Neural-Networks

这些链接提供了不同的深度学习算法，包括卷积神经网络和基于GAN的方法，用于灰度图的匀光和对比度亮度增加。这些算法的实现均使用Python语言。