gamma校正 matlab,Gamma校正 ——图像灰度变化 OpenCV (十)
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Gamma校正(C++、OpenCV实现)
1.作用:
Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作,使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系:
伽玛校正由以下幂律表达式定义:
2.函数原型
void calcHist( const Mat* images, int nimages,
const int* channels, InputArray mask,
OutputArray hist, int dims, const int* histSize,
const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false );
//1.输入的图像数组 2.输入数组的个数 3.通道数 4.掩码 5.直方图
//6.直方图维度 7.直方图每个维度的尺寸数组 8.每一维数组的范围 9.直方图是否是均匀 10.累加标志
参数详解:
images:输入的图像的指针,可以是多幅图像,所有的图像必须有同样的深度(CV_8U or CV_32F)。同时一副图像可以有多个channes。
nimages:输入图像的个数
channels:需要统计直方图的第几通道。用来计算直方图的channes的数组。比如输入是2副图像,第一副图像有0,1,2共三个channel,第二幅图像只有0一个channel,那么输入就一共有4个channes,如果int channels[3] = {3, 2, 0},那么就表示是使用第二副图像的第一个通道和第一副图像的第2和第0个通道来计算直方图。
3.实现:
void GetGammaCorrection(Mat& src, Mat& dst, const float fGamma)
{
unsigned char bin[256];
for (int i = 0; i < 256; ++i)
{
bin[i] = saturate_cast(pow((float)(i / 255.0), fGamma) * 255.0f);
}
dst = src.clone();
const int channels = dst.channels();
switch (channels)
{
case 1:
{
MatIterator_ it, end;
for (it = dst.begin(), end = dst.end(); it != end; it++)
*it = bin[(*it)];
break;
}
case 3:
{
MatIterator_ it, end;
for (it = dst.begin(), end = dst.end(); it != end; it++)
{
(*it)[0] = bin[((*it)[0])];
(*it)[1] = bin[((*it)[1])];
(*it)[2] = bin[((*it)[2])];
}
break;
}
}
}
int main()
{
Mat image = imread(“C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\2ir.bmp”);
if (image.empty())
{
cout << “Error: Could not load image” << endl;
return 0;
}
Mat dst;
float fGamma = 1 / 2.0;
GetGammaCorrection(image, dst, fGamma);
imshow(“Source Image”, image);
imshow(“Dst”, dst);
std::string filename = “C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\dst2ir.bmp”;
cv::imwrite(filename, dst);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
4.效果
未经gamma校正和经过gamma校正保存图像信息如图:
能够观察到,未经gamma校正的情况下,低灰度时,有较大范围的灰度值被保存成同一个值,造成信息丢失;同一时候高灰度值时,非常多比較接近的灰度值却被保存成不同的值,造成空间浪费。经过gamma校正后,改善了存储的有效性和效率。
5.原理
6.参考
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