伽玛校正实验：图像处理中的gamma变换探究

"这篇文档是关于数字图像处理的第二次实验，重点是伽玛校正（Gamma Correction）。实验中，作者通过应用不同的伽玛值来改变图像的亮度分布，以理解和模拟阴极射线管设备的影响。实验步骤包括：1) 使用 gamma=2, c=1 进行变换得到污染图像；2) 使用 gamma=0.5, c=1 得到中间图像；3) 再次应用 gamma=2, c=1 对中间图像进行变换以得到校准图像。实验结果显示，伽玛值大于1会压缩暗部像素，扩展亮部像素，而伽玛值小于1则相反。提供的代码实现了伽玛校正的功能。" 在数字图像处理中，伽玛校正是一个重要的图像调整技术，主要用于改善图像的视觉效果或适应不同的显示设备。伽玛校正通过改变图像像素值的非线性变换来调整图像的亮度层次。在实验中提到的伽玛变换公式是 s = c * r^γ，其中 r 是输入像素值，γ 是伽玛参数，c 是一个常数，s 是输出像素值。 1. **伽玛值大于1**：当γ > 1 时，伽玛变换会使图像的暗部区域变得更暗，即压缩暗部像素值，同时亮部区域变得更亮，即扩展亮像素值。这有助于在显示器显示暗部细节不足的情况下提升图像的对比度。 2. **伽玛值小于1**：相反，当γ < 1，伽玛校正会扩大图像的暗部，压缩亮部像素值，使图像的整体亮度增加，适合于显示设备对亮部过于敏感的情况。 在实验过程中，作者首先使用 gamma=2, c=1 的伽玛变换创建了一个“污染图像”，这使得图像的暗部进一步压缩，亮部更亮。接着，通过 gamma=0.5, c=1 的变换，图像的亮部被压缩，暗部被扩展，得到“中间图像”。最后，再次使用 gamma=2, c=1 的变换对中间图像进行处理，目的是模拟阴极射线管设备的校正过程，恢复图像的原始亮度分布。 提供的代码段使用Python的NumPy和OpenCV库实现伽玛校正功能，将输入图像的像素值进行归一化，然后根据给定的伽玛值和常数进行变换，最后将结果逆归一化回原来的8位灰度范围。 伽玛校正广泛应用于数字图像处理的各个领域，如摄影、医学成像、视频编码和显示设备校准等。它是一种强大的工具，能够根据显示环境和视觉需求灵活地调整图像的视觉表现。