영상의 명암비 조절

영상의 명암비 조절

• 명암비(Contrast)

  	- 밝은 곳과 어두운 곳 사이에 드러나는 밝기 차이

  

• 기본적인 명암비 조절 함수

  	- dst(x,y) = saturatee(s* src(x,y))

  
  

• 코드

src = cv2.imread('lenna.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
alpha = 1.0
dst = np.clip((1+alpha)*src - 128*alpha, 0, 255).astype(np.uint8)

• 히스토그램 스트레칭(Histogram stretching)

  	- 영상의 히스토그램이 그레이스케일 전 구간에 걸쳐서 나오도록 선형 변환 기법

  

• 정규화 함수

cv2.normalize(src, dst, alpha=None, beta=None, norm_type=None, dtype=None,
mask=None) -> dst

- src: 입력 영상

- dst: 결과 영상

- alpha: 목표 노름 값(정규화), 최솟값( 원소 값 범위가 정규화)

- beta: 최댓값( 원소 값 범위가 정규화)

- norm_type: 정규화 타입.NORM_INF, NORM_L1, NORM_L2, NORM_MINMAX

- dtype: 결과 영상의 타입

- mask: 마스크 영상

• 히스토그램 스트레칭을 통해 명암비 조절

src = cv2.imread('Hawkes.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

dst = cv2.normalize(src, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

• 변환 함수