Gamma校正算法原理及实现

Gamma校正算法原理及实现一、Gamma校正的作用及原理1.什么是Gamma校正?理想的显示系统(如CRT显示器)、采像设备(工业相机)与输入的视频信号(真实的图像信息)成正比,但显示系统或采像设备存在的硬件特性指数Ga

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

一、Gamma校正的作用及原理

1. 什么是Gamma校正?

  理想的显示系统(如CRT显示器)、采像设备(工业相机)与输入的视频信号(真实的图像信息)成正比,但显示系统或采像设备存在的硬件特性指数Gamma(>1)会使其输出较原始图像产生非线性失真,失真程度由具体系统的Gamma值决定,如下图所示,水平方向为真实的图像亮度,垂直方向为显示设备的输出亮度或采像设备采集到的亮度。

<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现

  为了使显示设备的输出亮度或采像设备采集到的亮度与真实,我们可以对原始图像进行一次预补偿,既让原始真实图像产生与硬件特性指数相反的反向失真,如下图所示:

<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现

 如下图所示,将产生反向失真后的图像再输出到显示系统显示则可以达到线性输出的目的,这一过程称为Gamma校正。

<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现

2. 数学定义及作用

数学定义:<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现

<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现

1)当r < 1时,如虚线所示,在低灰度值区域内,动态范围变大,进而图像对比度增强(当时,y的范围从[0,0.218]扩大到[0,0.5]);在高灰度值区域内,动态范围变小,图像对比度降低(当时,y的范围从[0.8,1]缩小到[0.9,1]),同时,图像整体的灰度值变大。

2)当r > 1时,如实线所示,灰度值区域的动态范围变小,高灰度值区域的动态范围变大,从而低灰度值区域图像的对比度降低,高灰度值区域图像的对比度提高。同时,图像整体的灰度值变小。

不同gamma值对应图像亮度的变化:

<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现<span role="heading" aria-level="2">Gamma校正算法原理及实现

 二、算法代码实现

假设图像中有一个像素,值是 200 ,那么对这个像素进行校正须执行如下步骤: 
  1. 归一化 :将像素值转换为  0 ~ 1  之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256  这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素  A  而言  , 其对应的归一化值为  0. 783203 。 

  2. 预补偿 :根据公式  , 求出像素归一化后的 数据以  1 /gamma  为指数的对应值。这一步包含一个 求指数运算。若  gamma  值为  2. 2 ,  则  1 /gamma  为  0. 454545 , 对归一化后的  A  值进行预补偿的结果就 是  0. 783203 ^0. 454545 = 0. 894872 。 

  3. 反归一化 :将经过预补偿的实数值反变换为  0  ~  255  之间的整数值。具体算法为 : f*256 – 0. 5  此步骤包含一个乘法和一个减法运算。续前 例  , 将  A  的预补偿结果  0. 894872  代入上式  , 得到  A  预补偿后对应的像素值为  228 , 这个  228  就是最后送 入显示器的数据。

  如果直接按上述步骤编程的话,假设图像的分辨率为 800*600 ,对它进行 gamma 校正,需要执行 48 万个浮点数乘法、除法和指数运算。效率过低。
  针对上述情况,提出了一种快速算法,如果能够确知图像的像素取值范围  , 例如  , 0 ~ 255 之间的整数  , 则图像中任何一个像素值只能 是  0  到  255  这  256  个整数中的某一个 ; 在  gamma 值 已知的情况下  ,0 ~ 255  之间的任一整数  , 经过“归一 化、预补偿、反归一化”操作后 , 所对应的结果是唯一的  , 并且也落在  0 ~ 255  这个范围内。
  如前例  , 已知  gamma  值为  2. 2 , 像素  A  的原始值是  200 , 就可求得 经  gamma  校正后  A  对应的预补偿值为  228 。基于上述原理  , 我们只需为  0 ~ 255  之间的每个整数执行一次预补偿操作  , 将其对应的预补偿值存入一个预先建立的  gamma  校正查找表 (LUT:Look Up Table) , 就可以使用该表对任何像素值在  0 ~ 255  之 间的图像进行  gamma  校正。

 C语言代码实现

#include <math.h>
typedef unsigned char UNIT8; //用 8 位无符号数表示 0~255 之间的整数
UNIT8 g_GammaLUT[256];//全局数组:包含256个元素的gamma校正查找表
//Buildtable()函数对0-255执行如下操作:
//①归一化、预补偿、反归一化;
//②将结果存入 gamma 查找表。
//从公式得fPrecompensation=1/gamma
void BuildTable(float fPrecompensation )
{
    int i;
    float f;
    for( i=0;i<256;i++)
    {
        f=(i+0.5F)/256;//归一化
        f=(float)pow(f,fPrecompensation);//预补偿
        g_GammaLUT[i]=(UNIT8)(f*256-0.5F);//反归一化
    }
}
 
void GammaCorrectiom(UNIT8 src[],int iWidth,int iHeight,float fGamma,UNIT8 Dst[])
{
    int iCols,iRows;
    BuildTable(1/fGamma);//gamma校正查找表初始化
    //对图像的每个像素进行查找表矫正
    for(iRows=0;iRows<iHeight;iRows++)
    {
        int pixelsNums = iRows*iWidth;
      for(iCols=0;iCols<iWidth;iCols++)
        {
            //Dst[iRows*iWidth+iCols]=g_GammaLUT[src[iRows*iWidth+iCols]];
          Dst[pixelsNums+iCols]=g_GammaLUT[src[pixelsNums+iCols]];
        }
    }
}

OpenCv实现

#include <iostream>  
#include <opencv2\core\core.hpp>  
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>  
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>  
#include<cmath>
using namespace cv;
 
Mat gammaTransform(Mat &srcImage, float kFactor)
{
    unsigned char LUT[256];
    for (int i = 0; i < 256; i++)
    {
        float f = (i + 0.5f) / 255;
        f = (float)(pow(f, kFactor));
        LUT[i] = saturate_cast<uchar>(f*255.0f - 0.5f);
    }
    Mat resultImage = srcImage.clone();
    if (srcImage.channels() == 1)
    {    
        MatIterator_<uchar> iterator = resultImage.begin<uchar>();
        MatIterator_<uchar> iteratorEnd = resultImage.end<uchar>();
        for (; iterator != iteratorEnd; iterator++)
        {
            *iterator = LUT[(*iterator)];
        }
    }
    else
    {
        MatIterator_<Vec3b> iterator = resultImage.begin<Vec3b>();
        MatIterator_<Vec3b> iteratorEnd = resultImage.end<Vec3b>();
        for (; iterator != iteratorEnd; iterator++)
        {
            (*iterator)[0] = LUT[((*iterator)[0])];//b
            (*iterator)[1] = LUT[((*iterator)[1])];//g
            (*iterator)[2] = LUT[((*iterator)[2])];//r
        }
    }
    return resultImage;
}
int main()
{
    Mat srcImage = imread("test.jpg");
    if (!srcImage.data)
    {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    //取两种不同的gamma值
    float gamma1 = 3.33f;
    float gamma2 = 0.33f;
    float kFactor1 = 1 / gamma1;
    float kFactor2 = 1 / gamma2;
    Mat result1 = gammaTransform(srcImage, kFactor1);
    Mat result2 = gammaTransform(srcImage, kFactor2);
    imshow("srcImage", srcImage);
    imshow("res1", result1);
    imshow("res2", result2);
    waitKey(0);
    return 0;
}

——————————————————————————–

参考

http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/gamma-correction.htm

https://blog.csdn.net/lxy201700/article/details/24929013

https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/78617615

Gamma校正的快速算法及其C语言实现

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/155551.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)
blank

相关推荐

  • 【转AekdyCoin】求小于等于N的与N互质的数的和「建议收藏」

    【转AekdyCoin】求小于等于N的与N互质的数的和「建议收藏」话说我以前求这样的问题都是先求与N不互质的数,把N分解质因数,然后用容斥原理,今天看了大牛的博客,顿时觉得弱爆了。。。以下内容转大牛文章:ifgcd(n,i)=1thengcd(n,n-i)=1(1反证法:如果存在K!=1使gcd(n,n-i)=k,那么(n-i)%k==0而n%k=0那么必须保证i%k=0k是n的因子,如果i%k=0那么gcd(n,i)=k

  • 某些软件点击导出时出现NavigationCancelled错误解决方法

    某些软件点击导出时出现NavigationCancelled错误解决方法原因一般是由于http页面跳转到https页面或者反之的情形造成IE浏览器判定为安全隐患,所以终止打开页面。解决方法:1.打开Internet属性窗口,可以由以下三种方法打开。三种方法任选其一a)打开IE浏览器,点击“工具”或者右侧齿轮图标,选中“Internet选项”b)运行中,输入“inetcpl.cpl”,回车,如下图c)在控制面板中,选中“Internet选…

  • Tesseract ocr 中文批量训练脚本

    Tesseract ocr 中文批量训练脚本

  • when和while的区别和用法_when后面加do还是doing

    when和while的区别和用法_when后面加do还是doingwhen和while的区别主要有:指代不同、从句动词不同、时间状态不同、用法不同等。1、指代不同:when是atorduringthetimethat既指时间点,也可指一段时间,while是duringthetimethat只指一段时间。2、从句动词不同:when引导的时间状语从句中的动词可以是终止性动词,也可以是延续性动词,而while从句中的动词必须是延续性动词。3、时间状态不同:when说明从句的动作和主句的动作可以是同时,也可以是先后发生,while则强调主句的动作在从句

    2022年10月21日
  • jQuery的下载以及使用[通俗易懂]

    jQuery的下载以及使用[通俗易懂]一、版本选择jQuery的版本有很多,大家在选择版本的时候,一般原则是越新越好,但其实不然,jQuery版本是在不断进步和发展的,最新版是当时最高技术水平,也是最先进的技术理念。如何选择jQuery版本是个值得思考的问题目前jQuery有三个大版本:1.x:兼容ie678,使用最为广泛的,官方只做BUG维护,功能不再新增。因此一般项目来说,使用1.x版本就可以了,最终版本:1.12.4(2…

  • linux命令export什么意思_shell脚本执行oracle语句

    linux命令export什么意思_shell脚本执行oracle语句Linuxexport命令用法Linuxexport命令用于设置或显示环境变量。在shell中执行程序时,shell会提供一组环境变量。export可新增,修改或删除环境变量,供后续执行的程序使用。export的效力仅限于该次登陆操作。export[-fnp][变量名称]=[变量设置值]参数说明:-f 代表[变量名称]中为函数名称。-n 删除指定的变量。变量实际上并未删除,只是不会输出到后续指令的执行环境中。-p 列出所有的shell赋予程序的环境变量。示例

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号