对灰度图像 elaine 分别进行훾 = 0.5, 3.0的伽马变换和对数变换。以 2 行 2 列 的形式依次显示原图和对应结果
时间: 2024-09-12 08:14:45 浏览: 49
伽马变换和对数变换都是图像处理中用于调整图像亮度和对比度的常用方法,它们可以根据不同的参数改善图像的视觉效果。
伽马变换通常用于调整图像的对比度,其公式为:
\[ O = 255 \times (\frac{I}{255})^\gamma \]
其中,\(I\) 是输入图像的像素值,\(O\) 是输出图像的像素值,\(\gamma\) 是伽马校正系数。对于灰度图像,当 \(\gamma < 1\) 时,会增强暗部细节(低对比度),当 \(\gamma > 1\) 时,会增强亮部细节(高对比度)。
对数变换用于压缩图像的高像素值范围,扩展低像素值范围,公式为:
\[ O = c \times \log(1 + I) \]
其中,\(c\) 是一个常数,用于控制输出图像的对比度,通常取值为255或者根据实际情况调整,\(I\) 是输入图像的像素值,\(O\) 是输出图像的像素值。
对于灰度图像的伽马变换和对数变换,当 \(\gamma = 0.5\) 时,伽马变换会使得图像的暗部细节更加明显;当 \(\gamma = 3.0\) 时,伽马变换会使得图像的亮部细节更加明显。对数变换则无论参数如何,都会使得暗部细节得到扩展,亮部细节被压缩。
下面是一个假设的例子,展示如何用伪代码形式进行伽马变换和对数变换,并以 2 行 2 列 的形式依次显示原图和对应结果:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, color, transform
# 假设 elaine 是一个灰度图像的数组
elaine = io.imread('elaine.png', as_gray=True)
# 应用伽马变换
elaine_gamma_05 = transform.adjust_gamma(elaine, gamma=0.5)
elaine_gamma_3 = transform.adjust_gamma(elaine, gamma=3.0)
# 应用对数变换
elaine_log = transform.adjust_log(elaine)
# 显示原图和变换结果
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))
ax = axes.ravel()
ax[0].imshow(elaine, cmap='gray')
ax[0].set_title('Original Image')
ax[1].imshow(elaine_gamma_05, cmap='gray')
ax[1].set_title('Gamma Transformation (gamma=0.5)')
ax[2].imshow(elaine_gamma_3, cmap='gray')
ax[2].set_title('Gamma Transformation (gamma=3.0)')
ax[3].imshow(elaine_log, cmap='gray')
ax[3].set_title('Log Transformation')
for a in ax:
a.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
请注意,为了实际展示图像,你需要有名为 `elaine.png` 的灰度图像文件,并且已经安装了必要的库(例如 `matplotlib` 和 `skimage`)。