基于OpenCV实现图像线性变化

来源：互联网发布：js 删除所有class 编辑：程序博客网时间：2024/05/16 01:53

基础知识：

线性灰度变换函数f(x)是一个一维线性函数

y=f(x)=ax+b

式中；a为线性函数的斜率，b为线性函数在y轴的截距，x表示输入图像的灰度值，y表示输出图像的灰度值。

（1）当a>1时，输出图像的对比度将增加；当a<1时，输出图像的对比度将减小。

（2）当a=1时，且b不等于0时，操作仅仅使得所有的像素灰度值上移或者下移，其效果使得整个输出图像更亮或者更暗

（3）当a<1时，暗区域将变亮，亮区域将变暗，这种线性改变亮度可能由于像素亮度达到饱和（小于0或者大于255）而丢失一部分细节。

（4）特殊情况下，当a=1，b=0时，输入图像和输出图像一致；

当a=-1，b=255，输出图像的灰度正好反转。灰度反转处理适用于增强暗色图像中的亮度较大的细节部分，这也是由人的视觉特性决定的。

/*----------------------------------------------------------------------------------------------* 程序说明：基于OpenCV实现图像线性变化*开发环境:*        win7+vs2010+opencv2.4.8*创建时间地点:*        陕西师范大学.2017.2.28*参考资料:*        《数字图像处理与计算机视觉》张铮，徐超-----那本蓝色书66页的算法*作    者:*        李先生-----------------------------------------------------------------------------------------------*/#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>#include<opencv2\imgproc\imgproc_c.h>//using namespace std;using namespace cv;/*----------------------------------线性变换函数的声明----------------------------------------*函数原型*   bool LinTran(IplImage *srcImage, double a,double b);*参数*       double a:线性变换的斜率*    double b:线性变换的截距*返回值类型    *       bool类型；true为成功，false为失败--------------------------------------------------------------------------------------------*/bool LinTran(IplImage *srcImage, double a,double b);//---------------------------------【Main 函数】------------------------------------------------//                                 我们的程序从这里开始执行//------------------------------------------------------------------------------------------------int main(){IplImage* srcImage=cvLoadImage("G:\\Image\\lena.png");   //加载一副图片double a=-1,b=255;                                      //注意：这里的参数a，b可以根据具体需要进行设置CvSize graySize;graySize.height=srcImage->height;graySize.width=srcImage->width;IplImage* grayImage=cvCreateImage(graySize,srcImage->depth,1);cvCvtColor(srcImage,grayImage,CV_RGB2GRAY);              //当数据类型一致时，它将图像从一个颜色空间（通道的数值）转换到另一个LinTran(grayImage,a,b);                                  //调用线性变换函数cvNamedWindow("原图");cvNamedWindow("变换结果");cvShowImage("原图",srcImage);cvShowImage("变换结果",grayImage);waitKey(0);return 0;}bool LinTran(IplImage *grayImage, double a,double b)       //线性变换函数的实现{if((grayImage->depth)!=8) return false;uchar gray;       //存储当前光标像素的灰度值int target;     //存储当前光标像素的目标值for(int h=0;h<grayImage->height;h++)                    //开始遍历grayImage灰度图像{for(int w=0;w<grayImage->width;w++){gray=(uchar)*((char*)(grayImage->imageData+h*grayImage->widthStep)+grayImage->nChannels*w); //取出当前坐标点的灰度值target=a*gray+b;if(target<0)  target=0;if(target>255)  target=255;*(char*)(grayImage->imageData+h*grayImage->widthStep+grayImage->nChannels*w) = target;      //将目标值写入目标图像}}return true;}

效果图片

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