1. 数字图像处理python实现图像灰度变换、直方图均衡、均值滤波
import CV2
import
import numpy as np
import random
使用的是pycharm
因为最近看了《银翼杀手2049》，里面Joi实在是太好看了所以原图像就用Joi了
要求是灰度图像，所以第一步先把图像转化成灰度图像
# 读入原始图像
img = CV2.imread('joi.jpg')
# 灰度化处理
gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)
CV2.imwrite('img.png', gray)
第一个任务是利用分段函数增强灰度对比，我自己随便写了个函数大致是这样的
def chng(a):
if a < 255/3:
b = a/2
elif a < 255/3*2:
b = (a-255/3)*2 + 255/6
else:
b = (a-255/3*2)/2 + 255/6 +255/3*2
return b
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]
cover = .deep(gray)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cover[i][j] = chng(cover[i][j])
CV2.imwrite('cover.png', cover)
下一步是直方图均衡化
# histogram equalization
def hist_equal(img, z_max=255):
H, W = img.shape
# S is the total of pixels
S = H * W * 1.
out = img.()
sum_h = 0.
for i in range(1, 255):
ind = np.where(img == i)
sum_h += len(img[ind])
z_prime = z_max / S * sum_h
out[ind] = z_prime
out = out.astype(np.uint8)
return out
covereq = hist_equal(cover)
CV2.imwrite('covereq.png', covereq)
在实现滤波之前先添加高斯噪声和椒盐噪声（代码来源于网络）
不知道这个椒盐噪声的名字是谁起的感觉隔壁小孩都馋哭了
用到了random.gauss()
percentage是噪声占比
def GaussianNoise(src,means,sigma,percetage):
NoiseImg=src
NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
for i in range(NoiseNum):
randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)
randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)
NoiseImg[randX, randY]=NoiseImg[randX,randY]+random.gauss(means,sigma)
if NoiseImg[randX, randY]< 0:
NoiseImg[randX, randY]=0
elif NoiseImg[randX, randY]>255:
NoiseImg[randX, randY]=255
return NoiseImg
def PepperandSalt(src,percetage):
NoiseImg=src
NoiseNum=int(percetage*src.shape[0]*src.shape[1])
for i in range(NoiseNum):
randX=random.randint(0,src.shape[0]-1)
randY=random.randint(0,src.shape[1]-1)
if random.randint(0,1)<=0.5:
NoiseImg[randX,randY]=0
else:
NoiseImg[randX,randY]=255
return NoiseImg
covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)
CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)
covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)
CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)
下面开始均值滤波和中值滤波了
就以n x n为例，均值滤波就是用这n x n个像素点灰度值的平均值代替中心点，而中值就是中位数代替中心点，边界点周围补0；前两个函数的作用是算出这个点的灰度值，后两个是对整张图片进行
#均值滤波模板
def mean_filter(x, y, step, img):
sum_s = 0
for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):
for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):
if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 > img.shape[0]
or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 > img.shape[1]:
sum_s += 0
else:
sum_s += img[k][m] / (step*step)
return sum_s
#中值滤波模板
def median_filter(x, y, step, img):
sum_s=[]
for k in range(x-int(step/2), x+int(step/2)+1):
for m in range(y-int(step/2), y+int(step/2)+1):
if k-int(step/2) 0 or k+int(step/2)+1 > img.shape[0]
or m-int(step/2) 0 or m+int(step/2)+1 > img.shape[1]:
sum_s.append(0)
else:
sum_s.append(img[k][m])
sum_s.sort()
return sum_s[(int(step*step/2)+1)]
def median_filter_go(img, n):
img1 = .deep(img)
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
img1[i][j] = median_filter(i, j, n, img)
return img1
def mean_filter_go(img, n):
img1 = .deep(img)
for i in range(img.shape[0]):
for j in range(img.shape[1]):
img1[i][j] = mean_filter(i, j, n, img)
return img1
完整main代码如下：
if __name__ == "__main__":
# 读入原始图像
img = CV2.imread('joi.jpg')
# 灰度化处理
gray = CV2.cvtColor(img, CV2.COLOR_BGR2GRAY)
CV2.imwrite('img.png', gray)
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]
cover = .deep(gray)
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cover[i][j] = chng(cover[i][j])
CV2.imwrite('cover.png', cover)
covereq = hist_equal(cover)
CV2.imwrite('covereq.png', covereq)
covereqg = GaussianNoise(covereq, 2, 4, 0.8)
CV2.imwrite('covereqg.png', covereqg)
covereqps = PepperandSalt(covereq, 0.05)
CV2.imwrite('covereqps.png', covereqps)
meanimg3 = mean_filter_go(covereqps, 3)
CV2.imwrite('medimg3.png', meanimg3)
meanimg5 = mean_filter_go(covereqps, 5)
CV2.imwrite('meanimg5.png', meanimg5)
meanimg7 = mean_filter_go(covereqps, 7)
CV2.imwrite('meanimg7.png', meanimg7)
medimg3 = median_filter_go(covereqg, 3)
CV2.imwrite('medimg3.png', medimg3)
medimg5 = median_filter_go(covereqg, 5)
CV2.imwrite('medimg5.png', medimg5)
medimg7 = median_filter_go(covereqg, 7)
CV2.imwrite('medimg7.png', medimg7)
medimg4 = median_filter_go(covereqps, 7)
CV2.imwrite('medimg4.png', medimg4)
2. 图像直方图均衡化
一. 直方图均衡化：
直方图均衡化是使图像直方图变轿尺得平坦的操作。直方图均衡化能够有效地解决图像整体过暗、过亮的问题，增加图像的清晰度。
具体流程如下所示。其中S是总的像素数，Zmax是像素的最大取值(8位灰度图像为255)，h(i)为图像像素取值为 i 及 小于 i 的像素的总数。
二. python实现直方图均衡化操作
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# histogram equalization
def hist_equal(img, z_max=255):
H, W = img.shape
S = H * W * 1.
out = img.()
局敬 sum_h = 0.
for i in range(1, 255):
ind = np.where(img == i)
sum_h += len(img[ind])
z_prime = z_max / S * sum_h
out[ind] = z_prime
out = out.astype(np.uint8)
return out
# Read image
img = cv2.imread("../head_g_n.jpg",0).astype(np.float)
# histogram normalization
out = hist_equal(img)
# Display histogram
plt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255))
plt.show()
plt.savefig("out_his.png")
# Save result
cv2.imshow("result", out)
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三. 实验结果：
可以看到，直方图均衡化桐帆慎后的图像看起来比原来的图像更加清晰。对于图像亮度整体偏暗或者偏亮的图像，我们可以采用直方图均衡化的方法处理图像，使得它们看上去更加清晰。
四. matlab 实现图像直方图均衡化：
可以参考一篇优秀的博文： https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/79961027
五. 参考内容：
https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12510797.html
https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/104922449
3. 直方图均衡化
想象一下，如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢？例如，如果一幅图片整体很亮，那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸（如下图），这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下，这种操作会改善图像的对比度。
这种方法通常用来增加许多图像的全局 对比度 ，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法， 亮度 可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来 X光 图像中更好的 骨骼 结构显示以及曝光过度或者曝光不足 照片 中更好的细节。这种方法的一个主要优势是它是一个相当直观的技术并且是 可逆 操作，如果已知均衡化 函数 ，那么就可以恢复原始的直方图，并且计算量也不大。这种方法的一个缺点是它对处理的数据不加选择，它可能会增加背景 噪声 的对比度并且降低有用 信号 的对比度。
我们先来看看相应的直方图和累积直方图，然后使用 OpenCV 进行直方图均衡化。
我们可以看出来直方图大部分在灰度值较高的部分，而且分布很集中。而我们希望直方图的分布比较分散，能够涵盖整个 x 轴。所以，我们就需要一个变换函数帮助我们把现在的直方图映射到一个广泛分布的直方图中，这就是直方图均衡化。
**限制对比度自适应性直方图均衡化 CLAHE **
在上边做的直方图均衡化会改变整个图像的对比度，但是在很多情况下，这样做的效果并不好。的确在进行完直方图均衡化之后，图片背景的对比度被改变了。但是你再对比一下两幅图像中雕像的面图，由于太亮我们丢失了很多信息。
原理：
为了解决这个问题，我们需要使用自适应的直方图均衡化 CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)。这种情况下，整幅图像会被分成很多小块，这些小块被称为“tiles”（在 OpenCV 中 tileGridSize默认是 8x8），然后再对每一个小块分别进行直方图均衡化（跟前面类似）。所以在每一个的区域中，直方图会集中在某一个小的区域中（除非有噪声干扰）。如果有噪声的话，噪声会被放大。为了避免这种情况的出现，要使用对比度限制。
CLAHE中，每一个像素邻域都要进行对比度限制，从而得到对应的变换函数，被用来降低AHE中噪声的增强，这主要是通过限制AHE中的对比度增强来实现的。像素周围邻域噪声的增强主要是由变换函数的斜率造成的，由于像素邻域的噪声与邻域的CDF成正比，因此也与邻域直方图在该中心像素位置的值成正比，CLAHE之所举仿以能够限制对比度，是因为它在计算邻域的CDF之前在指定阈值处对直方正辩纤图进行了修剪，如下图所示，这一做法不仅限制了CDF的斜率，也限制了变换函数的斜率，其中对直方图进行切割所使用的阈值，被称作修剪限制度（clip limit），这个参数不仅依赖于直方图的归一化，而且依赖于像素邻域的size大小，通常设为3到4之间。
对于每个小块来说，如果直方图中的 bin 超过对灶明比度的上限的话，就把其中的像素点均匀分散到其他 bins 中，然后在进行直方图均衡化。最后，为了去除每一个小块之间“人造的”（由于算法造成）边界，再使用双线性差值，与原图做图层滤色混合操作（可选）。
实现：
参考文献：
网址： 直方图均衡化
Adaptive_histogram_equalization
书籍：《数字图像处理》《OpenCV-Python 中文教程》
4. 图像处理的Python问题，怎么解决
imtools.py里面也要有numpy 的引用才对
def histeq(im,nbr_bins=256):
"""对一幅灰度图像进行直方图均衡化"""
#计算图像的直方图
imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed=True)
cdf = imhist.cumsum() #累计分布函数
cdf = 255 * cdf / cdf[-1] #归一化
#使用累计分布函数的线性插值，计算新的像素
im2 = interp(im.flatten(),bins[:-1],cdf)
return im2.reshape(im.shape),cdf
以上代码我定义在imtools.py文件里并且放在了python2.7里
然后我在num.py里引用他
Python code?
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from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
import imtools
im= array(Image.open('E:\\daima\\pydaima\\shijue\\tupian1\\gang2.jpg').convert('L'))
im2,cdf =imtools.histeq(im)
出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#56>", line 1, in <mole>
a=imtools.histeq(im)
File "E:\daima\pydaima\shijue\imtools.py", line 32, in histeq
NameError: global name 'histogram' is not defined