gamma校正 matlab,Gamma校正 ——图像灰度变化 OpenCV (十)

Gamma校正(C++、OpenCV实现)

1.作用：

Gamma校正是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系：

伽玛校正由以下幂律表达式定义：

2.函数原型

void calcHist( const Mat* images, int nimages,

const int* channels, InputArray mask,

OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

const float** ranges, bool uniform=true, bool accumulate=false );

//1.输入的图像数组 2.输入数组的个数 3.通道数 4.掩码 5.直方图

//6.直方图维度 7.直方图每个维度的尺寸数组 8.每一维数组的范围 9.直方图是否是均匀 10.累加标志

参数详解：

images：输入的图像的指针，可以是多幅图像，所有的图像必须有同样的深度(CV_8U or CV_32F)。同时一副图像可以有多个channes。

nimages：输入图像的个数

channels：需要统计直方图的第几通道。用来计算直方图的channes的数组。比如输入是2副图像，第一副图像有0，1，2共三个channel，第二幅图像只有0一个channel，那么输入就一共有4个channes，如果int channels[3] = {3, 2, 0}，那么就表示是使用第二副图像的第一个通道和第一副图像的第2和第0个通道来计算直方图。

3.实现：

void GetGammaCorrection(Mat& src, Mat& dst, const float fGamma)

{

unsigned char bin[256];

for (int i = 0; i < 256; ++i)

{

bin[i] = saturate_cast(pow((float)(i / 255.0), fGamma) * 255.0f);

}

dst = src.clone();

const int channels = dst.channels();

switch (channels)

{

case 1:

{

MatIterator_ it, end;

for (it = dst.begin(), end = dst.end(); it != end; it++)

*it = bin[(*it)];

break;

}

case 3:

{

MatIterator_ it, end;

for (it = dst.begin(), end = dst.end(); it != end; it++)

{

(*it)[0] = bin[((*it)[0])];

(*it)[1] = bin[((*it)[1])];

(*it)[2] = bin[((*it)[2])];

}

break;

}

}

}

int main()

{

Mat image = imread(“C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\2ir.bmp”);

if (image.empty())

{

cout << “Error: Could not load image” << endl;

return 0;

}

Mat dst;

float fGamma = 1 / 2.0;

GetGammaCorrection(image, dst, fGamma);

imshow(“Source Image”, image);

imshow(“Dst”, dst);

std::string filename = “C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ir\\dst2ir.bmp”;

cv::imwrite(filename, dst);

cv::waitKey(0);

return 0;

}

4.效果

未经gamma校正和经过gamma校正保存图像信息如图：

能够观察到，未经gamma校正的情况下，低灰度时，有较大范围的灰度值被保存成同一个值，造成信息丢失；同一时候高灰度值时，非常多比較接近的灰度值却被保存成不同的值，造成空间浪费。经过gamma校正后，改善了存储的有效性和效率。

5.原理

6.参考