使用python编写了共六种图像增强算法：
1）基于直方图均衡化
2）基于拉普拉斯算子
3)基于对数变换
4)基于伽马变换
5)限制对比度自适应直方图均衡化：clahe
6)retinex-ssr
7)retinex-msr其中，6和7属于同一种下的变化。
将每种方法编写成一个函数，封装，可以直接在主函数中调用。
采用同一幅图进行效果对比。
图像增强的效果为：
直方图均衡化:对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节
拉普拉斯算子可以增强局部的图像对比度
log对数变换对于整体对比度偏低并且灰度值偏低的图像增强效果较好
伽马变换对于图像对比度偏低，并且整体亮度值偏高（对于相机过曝）情况下的图像增强效果明显
clahe和retinex的效果均较好
python代码为：
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# 图像增强算法，图像锐化算法# 1）基于直方图均衡化 2）基于拉普拉斯算子 3）基于对数变换 4）基于伽马变换 5)clahe 6)retinex-ssr 7)retinex-msr# 其中，基于拉普拉斯算子的图像增强为利用空域卷积运算实现滤波# 基于同一图像对比增强效果# 直方图均衡化:对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节# 拉普拉斯算子可以增强局部的图像对比度# log对数变换对于整体对比度偏低并且灰度值偏低的图像增强效果较好# 伽马变换对于图像对比度偏低，并且整体亮度值偏高（对于相机过曝）情况下的图像增强效果明显import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 直方图均衡增强def hist(image): r, g, b = cv2.split(image) r1 = cv2.equalizehist(r) g1 = cv2.equalizehist(g) b1 = cv2.equalizehist(b) image_equal_clo = cv2.merge([r1, g1, b1]) return image_equal_clo# 拉普拉斯算子def laplacian(image): kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]]) image_lap = cv2.filter2d(image, cv2.cv_8uc3, kernel) return image_lap# 对数变换def log(image): image_log = np.uint8(np.log(np.array(image) + 1)) cv2.normalize(image_log, image_log, 0, 255, cv2.norm_minmax) # 转换成8bit图像显示 cv2.convertscaleabs(image_log, image_log) return image_log# 伽马变换def gamma(image): fgamma = 2 image_gamma = np.uint8(np.power((np.array(image) / 255.0), fgamma) * 255.0) cv2.normalize(image_gamma, image_gamma, 0, 255, cv2.norm_minmax) cv2.convertscaleabs(image_gamma, image_gamma) return image_gamma# 限制对比度自适应直方图均衡化clahedef clahe(image): b, g, r = cv2.split(image) clahe = cv2.createclahe(cliplimit=2.0, tilegridsize=(8, 8)) b = clahe.apply(b) g = clahe.apply(g) r = clahe.apply(r) image_clahe = cv2.merge([b, g, r]) return image_clahedef replacezeroes(data): min_nonzero = min(data[np.nonzero(data)]) data[data == 0] = min_nonzero return data# retinex ssrdef ssr(src_img, size): l_blur = cv2.gaussianblur(src_img, (size, size), 0) img = replacezeroes(src_img) l_blur = replacezeroes(l_blur) dst_img = cv2.log(img/255.0) dst_lblur = cv2.log(l_blur/255.0) dst_ixl = cv2.multiply(dst_img, dst_lblur) log_r = cv2.subtract(dst_img, dst_ixl) dst_r = cv2.normalize(log_r,none, 0, 255, cv2.norm_minmax) log_uint8 = cv2.convertscaleabs(dst_r) return log_uint8def ssr_image(image): size = 3 b_gray, g_gray, r_gray = cv2.split(image) b_gray = ssr(b_gray, size) g_gray = ssr(g_gray, size) r_gray = ssr(r_gray, size) result = cv2.merge([b_gray, g_gray, r_gray]) return result# retinex mmrdef msr(img, scales): weight = 1 / 3.0 scales_size = len(scales) h, w = img.shape[:2] log_r = np.zeros((h, w), dtype=np.float32) for i in range(scales_size): img = replacezeroes(img) l_blur = cv2.gaussianblur(img, (scales[i], scales[i]), 0) l_blur = replacezeroes(l_blur) dst_img = cv2.log(img/255.0) dst_lblur = cv2.log(l_blur/255.0) dst_ixl = cv2.multiply(dst_img, dst_lblur) log_r += weight * cv2.subtract(dst_img, dst_ixl) dst_r = cv2.normalize(log_r,none, 0, 255, cv2.norm_minmax) log_uint8 = cv2.convertscaleabs(dst_r) return log_uint8def msr_image(image): scales = [15, 101, 301] # [3,5,9] b_gray, g_gray, r_gray = cv2.split(image) b_gray = msr(b_gray, scales) g_gray = msr(g_gray, scales) r_gray = msr(r_gray, scales) result = cv2.merge([b_gray, g_gray, r_gray]) return resultif __name__ == "__main__": image = cv2.imread("example.jpg") image_gray = cv2.cvtcolor(image, cv2.color_bgr2gray) plt.subplot(4, 2, 1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.title('offical') # 直方图均衡增强 image_equal_clo = hist(image) plt.subplot(4, 2, 2) plt.imshow(image_equal_clo) plt.axis('off') plt.title('equal_enhance') # 拉普拉斯算法增强 image_lap = laplacian(image) plt.subplot(4, 2, 3) plt.imshow(image_lap) plt.axis('off') plt.title('laplacian_enhance') # log对象算法增强 image_log = log(image) plt.subplot(4, 2, 4) plt.imshow(image_log) plt.axis('off') plt.title('log_enhance') # 伽马变换 image_gamma = gamma(image) plt.subplot(4, 2, 5) plt.imshow(image_gamma) plt.axis('off') plt.title('gamma_enhance') # clahe image_clahe = clahe(image) plt.subplot(4, 2, 6) plt.imshow(image_clahe) plt.axis('off') plt.title('clahe') # retinex_ssr image_ssr = ssr_image(image) plt.subplot(4, 2, 7) plt.imshow(image_ssr) plt.axis('off') plt.title('ssr') # retinex_msr image_msr = msr_image(image) plt.subplot(4, 2, 8) plt.imshow(image_msr) plt.axis('off') plt.title('msr') plt.show() |
增强效果如下图所示：
到此这篇关于python 图像增强算法实现详解的文章就介绍到这了,更多相关python 图像增强算法内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/Wadewhl/article/details/112918863
