数学之路-python计算实战(12)-机器视觉-图像增强

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分段线性变换将图像的值域分成多个值域并进行不同线性变换计算，可以压缩某部分灰度区，扩展另一部分灰度区间，下面以2个区间为例：

for m in xrange(h):
    for n in xrange(w):
        if img[m,n]>Ds_min and img[m,n]<=Ds_internal:
            newimg[m,n]=int((Dd_internal-Dd_min)/(Ds_internal-Ds_min)*(img[m,n]-Ds_min)+Dd_min)
        else:
            newimg[m,n]=int((Dd_max-Dd_internal)/(Ds_max-Ds_internal)*(img[m,n]-Ds_internal)+Dd_internal)
  

Ds_min为源区段的最小值域

Ds_internal为源区段的中间分界值

Ds_max为源区段的最大值域

Dd_min为目标区段的最小值域

Dd_internal为目标区段的中间分界值

Dd_max为目标区段的最大值域

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左边是经过分段线性变换的图像，右边是原图像，通过压缩高亮度区，扩展低亮度区，使图像比对度更强。

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