编程实现图像的分段线性灰度变换和非线性灰度变换

时间: 2023-09-20 11:11:59 浏览: 59
分段线性灰度变换: ```python import numpy as np from PIL import Image def piecewise_linear(img, breakpoints, slopes): """ 分段线性灰度变换 :param img: 原图像 :param breakpoints: 分段点 :param slopes: 斜率 :return: 变换后的图像 """ img_arr = np.array(img) # 计算分段线性函数 def piecewise(x): return (slopes[0] * x) if x < breakpoints[0] else \ (slopes[-1] * x + (breakpoints[-1] - slopes[-1] * breakpoints[-1])) if x >= breakpoints[-1] else \ slopes[np.searchsorted(breakpoints, x)] * x + \ (breakpoints[np.searchsorted(breakpoints, x)] - slopes[np.searchsorted(breakpoints, x)] * breakpoints[ np.searchsorted(breakpoints, x)]) # 应用分段线性函数到图像数组 img_arr = piecewise(img_arr) # 将图像数组转换回图像 img_out = Image.fromarray(np.uint8(img_arr)) return img_out ``` 非线性灰度变换: ```python import numpy as np from PIL import Image def nonlinear(img, func): """ 非线性灰度变换 :param img: 原图像 :param func: 变换函数 :return: 变换后的图像 """ img_arr = np.array(img) # 应用变换函数到图像数组 img_arr = func(img_arr) # 将图像数组转换回图像 img_out = Image.fromarray(np.uint8(img_arr)) return img_out ``` 其中,变换函数 `func` 可以根据具体需求自行定义,例如: ```python def gamma_correction(x, gamma): """ 伽马校正变换函数 """ return 255 * np.power(x / 255, gamma) ``` 使用示例: ```python # 加载图像 img = Image.open('lena.png') # 分段线性灰度变换 img_out = piecewise_linear(img, [50, 150], [0.5, 1.5]) img_out.show() # 非线性灰度变换(伽马校正) img_out = nonlinear(img, lambda x: gamma_correction(x, 1.2)) img_out.show() ```

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