Gamma校正原理及python实现

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Gamma校正原理：
　　假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 
　　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 。 （当Gamma校正的值大于1时，图像的高光部分被压缩而暗调部分被扩展；当Gamma校正的值小于1时，图像的高光部分被扩展而暗调部分被压缩）

　　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。

  
　　如上所述如果直接按公式编程的话，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。效率太低，根本达不到实时的效果。 
　　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。
原文：https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/78617615 

def adjust_gamma(image, gamma=1.0):
    invGamma = 1.0/gamma
    table = []
    for i in range(256):
        table.append(((i / 255.0) ** invGamma) * 255)
    table = np.array(table).astype("uint8")
    return cv2.LUT(img_dark, table)

img_brighter = adjust_gamma(img_dark, 2)