伽玛校正实验报告：图像处理与效果分析

"本次实验是关于数字图像处理的伽玛校正，主要目的是理解和应用伽玛变换来调整图像的亮度和对比度。实验通过使用Python编程实现伽玛校正，并利用PPT3.3.2模拟阴极射线管的校正过程，观察不同伽玛值对图像的影响。" 在数字图像处理中，伽玛校正（Gamma Correction）是一种重要的色彩校正技术，用于调整图像的亮度和对比度。伽玛变换是图像处理中的非线性变换，通常用以改善图像显示质量或适应不同的显示设备。变换公式如下： \[ R_{out} = c \cdot R_{in}^\gamma \] 其中，\( R_{in} \) 是输入像素值，\( R_{out} \) 是输出像素值，\( c \) 是一个常数，而 \( \gamma \) 是伽玛参数。当 \( \gamma > 1 \)，图像的暗部区域会被压缩，亮部区域被扩展；相反，当 \( \gamma < 1 \) 时，亮部区域被压缩，暗部区域被扩展。 在实验中，首先对图像进行归一化，将其映射到 [0, 1] 区间，以便于进行伽玛变换。接着，分别应用 \( \gamma = 2, c = 1 \) 和 \( \gamma = 0.5, c = 1 \) 的伽玛变换，生成污染图像和中间图像。通过对比原图像、污染图像和校准图像，可以观察到伽玛值变化对图像的影响。 实验结果显示，伽玛大于1时，图像的暗部细节被压缩，使得整体图像看起来更亮，而亮部像素值被扩大，增强亮部细节。相反，伽玛小于1时，图像的亮部被压缩，暗部细节得以扩展，使图像整体看起来更暗，但增强了暗部的可见性。 以下是实验代码片段，展示了如何使用Python的NumPy和OpenCV库进行伽玛校正： ```python import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def gamma_transformation(input, gamma, c): input = np.array(input, dtype=np.float32) input = input / 255 # 归一化到[0, 1] input = np.power(input, gamma) # 计算r^gamma input = c * input # 计算c*r^gamma output = input * (255 / c) # 反归一化 output = np.array(output, dtype=np.uint8) return output ``` 这段代码定义了一个名为 `gamma_transformation` 的函数，它接受输入图像、伽玛值和常数c作为参数，执行伽玛校正，并返回校正后的图像。通过调用这个函数并传入不同的伽玛值，可以观察到伽玛校正对图像的不同影响。 伽玛校正对于理解和优化图像在不同显示设备上的视觉效果至关重要，尤其是在计算机图形学、图像压缩以及医学成像等领域。通过适当的伽玛调整，可以确保图像在不同显示器上呈现一致的视觉效果。