【影像處理知識複習】03對比度線性拉伸matlab，C++實現

演算法：（1）, 通過畫灰度直方圖點選開啟連結，估計目標物灰度範圍。（2）, 求斜率，即斜率大於1，則拉伸；（3）, 根據線性公式，求拉伸後灰度值，如下圖

1. matlab程式碼：

%題目： 對比度拉伸
%意義：所期望觀察的物件因對比度不足而不夠清晰，需進行對比度拉伸。

%灰度值的分段線性對映
%已知條件：原影像的目標景物灰度範圍[fa,fb],拉伸後範圍在[ga,gb]。
%實現方法：目標景物灰度範圍拉伸k2=(gb-ga)/(fb-fa)，其他進行抑制k1=ga/fa,k3=(255-gb)/(255-fb)
%難點：分段線性函式求解。

clc;
clear;
image = rgb2gray(imread('D:/Code/Image/classic.jpg'));
figure,imshow(image);

%1, 通過畫灰度直方圖，估計目標物灰度範圍。
fa = 75;   % 橫座標，即目標灰度區間[75,150]
fb = 150;

ga = 30;   % 縱座標, 即拉伸後目標灰度區間[30,200],動態範圍擴大
gb = 200;

%2, 求斜率，即斜率大於1，則拉伸
k1 = ga/fa;
k2 = (gb-ga)/(fb-fa);
k3 = (255-gb)/(255-fb);

%3, 求拉伸後灰度值
[row,col] = size(image);
g = zeros(row,col);%預設g 為double。g = f; g為uint8 
for i=1:row
    for j=1:col
        if 0<=image(i,j) && image(i,j)<=fa
            g(i,j) = k1*image(i,j);
        else if fa<=image(i,j) && image(i,j)<=fb
                g(i,j) = k2*(image(i,j)-fa)+ga;
            else if fb<=image(i,j) && image(i,j)<=255
                    g(i,j) = k3*(image(i,j)-fb)+gb;
                end
            end
        end
    end
end
figure,imshow(uint8(g));%因為宣告g為double,必須轉為uint8,因為影像灰度範圍[0,255]
% imshow顯示時對double型是認為在0~1範圍內，所以大於1時都是顯示為白色，從uint8轉換的數除了0都是大於等於1的。
% imshow顯示uint8型時是0~255範圍。
% 程式設計時用uint8型時會出現減的結果沒有負數，乘除時有精度問題，但uint8型佔用記憶體小。

效果圖：

2. C++實現

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
	Mat img = imread("D:/Code/Image/classic.jpg",0);
	imshow("原圖",img);
	
	//假設已知目標灰度範圍[75,150],需要拉伸到[30,200]
	int x1 = 75, y1 = 30, x2 = 150, y2 = 200;
	int x; //當前灰度值
	//Mat y = img.clone(); //拉伸後的灰度值
	Mat y = Mat::zeros(img.size(), img.type()); //拉伸後的灰度值
	double k1 = y1 / x1, k2 = (y2 - y1) / (x2 - x1), k3 = (255 - y2) / (255 - x2);
	
	for (int i = 0; i < img.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < img.cols; j++)
		{
			x = img.at<uchar>(i, j);
			if (0 <= x && x < x1)
				y.at<uchar>(i, j) = k1 * x;
			else if (x1 <= x && x < x2)
				y.at<uchar>(i, j) = k2 * (x - x1) + y1;
			else if (x2 <= x && x < 255)
				y.at<uchar>(i, j) = k3 * (x - x2) + y2;
		}
	}
	imshow("效果圖", y);

	waitKey();
	return 0;
}

效果圖：

灰級窗：演算法和對比度線性拉伸一樣，只是分段線性函式不同。分段啊線性對映，將目標物進行對比度增強，其他灰度設定為0（即背景全黑）；

灰級窗切片：演算法和灰級窗一樣，分段線性函式不同，目標簡單置為0，背景依然置為255。也就是二值化。