数字图像处理Python语言实现-图像增强-图像灰度线性变换

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图像灰度线性变换

假定原图像 $f(x,y)$的灰度范围为[a,b]，变换后图像 $g(x,y)$灰度扩展为[c,d],则根据线性方程式可以得到：
$g(x,y) = \frac{d - c}{b - a}[f(x,y) - a] + c \tag{9-1}$
通过上式可以把图像某个亮度值区域[a,b]扩展到[c,d]。采用等例线性灰度变换对图像每一个像素做线性灰度拉伸，将有效地改善图像效果。

若图像灰度在 $0-M$范围内，其中大部分像素的灰度级分布在区间[a,b]内，很小部分像素的灰度级超出此区间，则映射关系为：
$g(x,y) = \begin{cases} c & 0 \leq f(x,y) \leq a \\ \frac{d-c}{b-a}[f(x,y) - a] + c & a \lt f(x,y) \lt b \\ d &b \lt f(x,y) \leq M \end{cases} \tag{9-2}$

Python实现代码如下：

def linear_transform(src,c = 0,low=0,high=1,bottom=0,up=1):
    assert high >= low and high >= 0 and high <= 1 and low >= 0 and low <= 1
    assert up > bottom and up >= 0 and up <= 1 and bottom >= 0 and bottom <= 1

    dst = np.zeros_like(src).astype(np.float32)
    dst = (up - bottom) / (high - low) * (src.astype(np.float32)-low) + c
    dst = np.clip(dst,0,255).astype(np.uint8)
    return dst

程序运行结果

左边为原图像，右边为图像灰度线性变换后的结果