对比度拉伸（一些基本的灰度变换函数）基本原理及Python实现

Posted 2022-06-09 iwuqing

1. 基本原理

对比度拉伸是扩展图像灰度级动态范围的处理。通过在灰度级中确定两个点来控制变换函数的形状。下面是对比度拉伸函数中阈值处理的代码示例，阈值为平均值。

2. 测试结果

图源自skimage

3. 代码

 1 def contrast_stretch(input_image):
 2     ‘‘‘
 3     对比度拉伸（此实现为阈值处理，阈值为均值）
 4     :param input_image: 输入图像
 5     :return: 对比图拉伸后的图像
 6     ‘‘‘
 7     input_image_cp = np.copy(input_image) # 输入图像的副本
 8 
 9     pixels_value_mean = np.mean(input_image_cp) # 输入图像的平均灰度值
10 
11     # 对比图拉伸（注：该实现顺序不能颠倒）
12     input_image_cp[np.where(input_image_cp <= pixels_value_mean)] = 0
13     input_image_cp[np.where(input_image_cp > pixels_value_mean)] = 1
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15     output_image = input_image_cp
16 
17     return output_image