摘要：
1. 基本原理 在灰度图中，像素值的范围为[0, 255]，即共有256级灰度。在计算机中，我们使用8比特数来表示每一个像素值。因此可以提取出不同比特层面的灰度图。比特层面分层可用于图片压缩：只储存较高比特层（为什么使用较高层，而不是较低层？通过二进制转换，我们知道较高层在数值中的贡献更大）；如使用 阅读全文
posted @ 2019-08-04 09:47
iwuqing
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1. 基本原理 灰度级分层通常用于突出感兴趣的特定灰度范围内的亮度。灰度级分层有两大基本方法。 将感兴趣的灰度范围内的值显示为一个值（比如0），而其他范围的值为另外一个值（255）。 将感兴趣的灰度范围内的值显示为一个值（比如0），而其他范围的值不变。 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代 阅读全文
posted @ 2019-08-04 09:43
iwuqing
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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 阅读全文
posted @ 2019-08-04 09:39
iwuqing
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1. 基本原理 变换形式 $$s=cr^{\gamma}$$ c与$\gamma$均为常数 可通过调整$\gamma$来调整该变换，最常用于伽马校正与对比度增强 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 阅读全文
posted @ 2019-08-04 09:34
iwuqing
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1. 基本原理 变换形式如下$$T(r) = c\lg(r+1)$$ c为常数 由于对数函数的导数随自变量的增大而减小，对数变换将输入窄范围的低灰度值扩展为范围宽的灰度值和宽范围的高灰度值压缩为映射为范围窄灰度值。从视觉上，通常是图片变得更亮了 2. 测试结果 对数变换，参数C=1（图源自skima 阅读全文
posted @ 2019-08-04 09:30
iwuqing
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1. 基本原理 获取像素值在[0, L]范围内的图像的反转图像，即为负片。适用于增强图像中白色或者灰色的区域，尤其当黑色在图片中占主地位时候 $$T(r) = L-r$$ 2. 运行结果 图源自skimage 3. 代码 阅读全文
posted @ 2019-08-04 09:01
iwuqing
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