gamma图像增强的算法流程

Gamma图像增强的算法流程如下：

1. 读取待处理的图像。

2. 将图像转换成灰度图像，去除彩色信息。

3. 对图像中的每个像素进行Gamma变换，调整像素的灰度值。具体来说，Gamma变换公式为：$I_{out}=I_{in}^\gamma$，其中 $I_{in}$ 和 $I_{out}$ 分别表示输入和输出的灰度值，$\gamma$ 表示Gamma值，通常取值在0.4到2.5之间。

4. 根据Gamma值的不同，调整图像的对比度，使图像更加清晰。

5. 保存处理后的图像。

需要注意的是，Gamma值的选择很关键，过小或过大都会使图像的质量下降。因此，需要根据实际情况选择合适的Gamma值。另外，Gamma图像增强算法也可以与其他图像增强算法相结合，以达到更好的效果。

相关问题

暗环境图像增强算法原理

### 暗环境图像增强算法工作原理

#### 图像预处理
对于低光照条件下的视频或静态图片，为了提升其质量以便于后续分析和展示，通常会先进行一些基本的预处理操作。这些操作可能包括去噪、色彩空间转换等，目的是减少不必要的干扰因素，使得后续针对亮度调整的操作更加有效[^1]。

#### 自动曝光控制
在获取阶段之后，传统的后处理手段往往依赖全局性的方法来进行整体画面效果上的改进，比如直方图规定化、均衡化以及伽玛矫正等技术被用来优化整个图像中的明暗对比度表现形式；然而这类方式缺乏灵活性，在面对复杂多变的实际拍摄环境中难以达到理想的效果。因此提出了更为灵活自适应的标准来解决上述局限性问题——即基于局部特性的动态调节机制，它可以根据具体场景特点做出相应变化从而更好地满足实际需求[^2]。

#### 局部特性增强
一种有效的策略是在捕捉到的画面里寻找特定类型的特征作为重点加强对象，例如人脸检测就是这样一个典型例子。一旦发现存在这样的目标，则可以通过专门设计好的算法对其进行针对性强化处理；如果没有找到合适的目标则转而考虑其他视觉显著性较高的部分继续实施类似的流程直至完成全部所需的任务为止。值得注意的是这项工作的独特之处在于可以直接作用于原始未经过任何加工的数据之上(如拜尔阵列)，并且只需要运用相对简单易懂的概率模型就能很好地达成预期目的。

import cv2
import numpy as np

def enhance_dark_image(image_path, gamma=1.5):
    img = cv2.imread(image_path)
    
    # Convert to float32 for better precision during processing.
    img_float = img.astype(np.float32)

    # Apply Gamma Correction
    lookUpTable = np.empty((1, 256), np.uint8)
    for i in range(256):
        lookUpTable[0,i] = np.clip(pow(i / 255.0, gamma) * 255.0, 0, 255)
        
    enhanced_img = cv2.LUT(img_float, lookUpTable).astype(np.uint8)

    return enhanced_img