图像增强技术：灰度变换与对比度拉伸

"该资源是一份关于图像增强的上机练习内容，主要涉及灰度变换这一主题，包括基本概念、作用以及常用的灰度变换方法，如线性函数和对数函数，并提供了绘制直方图及执行全局线性变换的Python代码示例。" 在图像处理领域，图像增强是一种提升图像质量的技术，它通过对图像像素值的调整来优化图像的视觉效果。这篇资料主要讲解了灰度变换，这是图像增强的一个关键部分。灰度变换是针对图像的每个像素进行操作，其目标通常是增强图像的对比度或进行阈值处理。 1. **灰度变换基本概念** 灰度变换是通过应用一个特定的函数（灰度变换函数T）来改变图像的像素值，公式为：s = T(r)，其中s是变换后的像素值，r是变换前的像素值。这种变换有助于改善图像质量，突出或抑制特定特征，以及调整图像的直方图分布。 2. **灰度变换的作用** - **改善图像质量**：通过增加对比度（对比度拉伸），使图像细节更加明显。 - **突出特征**：可以选择性地增强图像中感兴趣区域的特征，同时抑制不重要的部分。 - **直方图均衡化**：通过改变像素分布，使得图像直方图更加均匀，有助于视觉上的清晰度。 3. **常用灰度变换函数** - **线性函数**：包括图像反转，通过简单的线性映射改变像素值。例如，全局线性变换可以通过以下公式实现：s = (r - a) * c + b，其中a和b对应于原图像的最小和最大灰度值，c为缩放系数。 - **对数函数**：对数和指数变换可以处理动态范围较大的图像，增强低灰度区的细节。 文件中还提供了绘制直方图和执行全局线性变换的Python代码片段，使用OpenCV和matplotlib库。首先，代码展示了如何读取图像并绘制直方图，以理解原始图像的灰度分布。接着，定义了一个全局线性变换函数，通过计算图像的最大和最小灰度值来调整像素值，使其覆盖0到255的全灰度范围。最后，代码显示了原始图像和经过线性变换后的图像及其直方图，以直观比较变换效果。 这份上机练习内容详细介绍了灰度变换的概念、目的和实现方式，结合Python代码实例，有助于读者理解和实践图像增强技术。