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【CV系列】一种调节图像曝光度的方法
DATE: 2019-11-13
1、参考
一种计算图像曝光度(Exposure)的方法
2、图像灰度变换
详细参考:【OpenCV图像处理】九、常见的图像灰度变换和《数字图像处理》学习笔记1–灰度变换基本概念
简单来讲,图像灰度变换可以分为线性灰度变换和非线性灰度变换,其中非线性灰度变换主要包括非线性对数变换和非线性幂次变换(比如经典的伽马变换)。Gamma校正在采集图像的预处理方面非常有用。
下面主要讲解一下经典的伽马变换:
基于幂次变换的Gamma校正是图像处理中一种非常重要的非线性变换,它与对数变换相反,它是对输入图像的灰度值进行指数变换,进而校正亮度上的偏差。通常Gamma校正常应用于拓展暗调的细节。通常来讲,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,相反的,图像的高光部分被扩展而暗调备份被压缩。
通常情况下,最简单的Gamma校正可以用下面的幂函数来表示:
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