python3-PIL对比度拉伸

发布时间：2021-09-10 00:06:58编辑：run阅读（5432）

对比度拉伸操作是以低对比度图像作为输入，将强度值的较窄范围拉伸到所需的较宽范围，以输出高对比度的输出图像，从而增强图像的对比度。它只是一个应用于图像像素值的线性值的线性缩放函数，因此图像增强不会那么剧烈(相对于更复杂的直方图均衡化)。




在拉伸可以实施前，必须指定上下像素值的极限值(图像将在其上进行归一化)，例如，对于灰度图像，为了使输出图像遍及整个可用像素值范围，通常将极限值设置为0和255。这一切的关键，只需要从原始图像的累计分布函数(CDF)中找到一个适合的m值。对比度拉伸变换通过将原始图像灰度级低于m值的像素变暗(向下限拉伸值)和灰度级高于m的像素变亮(向上限拉伸值)，从而产生更高的对比度。




使用PIL操作，先加载一幅RGB图像，并将其划分成不同的颜色通道，以可视化不同颜色通道像素值的直方图。

from PIL import Image
from skimage import data, img_as_float,img_as_ubyte
import matplotlib.pylab as pylab
import numpy as np

pylab.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
pylab.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
def plot_image(image, title=''):
    pylab.title(title, size=20)
    pylab.imshow(image)
    pylab.axis('off')
def plot_hist(r, g, b, title=''):
    r, g, b = img_as_ubyte(r), img_as_ubyte(g), img_as_ubyte(b)
    pylab.hist(np.array(r).ravel(), bins=256, range=(0, 256), color='r', alpha=0.5)
    pylab.hist(np.array(g).ravel(), bins=256, range=(0, 256), color='g', alpha=0.5)
    pylab.hist(np.array(b).ravel(), bins=256, range=(0, 256), color='b', alpha=0.5)
    pylab.xlabel('像素值', size=20)
    pylab.ylabel('频率', size=20)
    pylab.title(title, size=20)
im = Image.open(r'D:\image_processing\image4\c.jpg')
im_r,im_b,im_g = im.split()
pylab.style.use('ggplot')
pylab.figure(figsize=(15, 5))
pylab.subplot(121)
plot_image(im, '原始图')
pylab.subplot(122)
plot_hist(im_r, im_b, im_g, '颜色通道直方图')
pylab.show()






PIL的point()函数如何用于实现对比度拉伸。变换函数由contrast()函数定义为分段线性函数。

from PIL import Image
from skimage import data, img_as_float,img_as_ubyte
import matplotlib.pylab as pylab
import numpy as np

pylab.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
pylab.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
def contrast(c):
    return 0 if c < 70 else (255 if c > 150 else (255 * c - 22950) / 48)
def plot_image(image, title=''):
    pylab.title(title, size=20)
    pylab.imshow(image)
    pylab.axis('off')
def plot_hist(r, g, b, title=''):
    r, g, b = img_as_ubyte(r), img_as_ubyte(g), img_as_ubyte(b)
    pylab.hist(np.array(r).ravel(), bins=256, range=(0, 256), color='r', alpha=0.5)
    pylab.hist(np.array(g).ravel(), bins=256, range=(0, 256), color='g', alpha=0.5)
    pylab.hist(np.array(b).ravel(), bins=256, range=(0, 256), color='b', alpha=0.5)
    pylab.xlabel('像素值', size=20)
    pylab.ylabel('频率', size=20)
    pylab.title(title, size=20)
im = Image.open(r'D:\image_processing\image4\c.jpg')
im1 = im.point(contrast)
im_r,im_b,im_g = im.split()
pylab.style.use('ggplot')
pylab.figure(figsize=(15, 5))
pylab.subplot(121)
plot_image(im1, '对比度拉伸图')
pylab.subplot(122)
plot_hist(im_r, im_b, im_g, '对比度拉伸图颜色通道直方图')
pylab.yscale('log', basey=10)
pylab.show()



可以看到，经过点操作后，每个通道的直方图已经被拉伸到像素值的端点.







使用PIL的ImageEnhance模块

ImageEnhance模块也可以用于对比度拉伸。如何使用对比度对象的enhance()方法来增强相同输入图像的对比度。

from PIL import Image, ImageEnhance
from skimage import data, img_as_float,img_as_ubyte
import matplotlib.pylab as pylab
import numpy as np

pylab.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']
pylab.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
def plot_image(image, title=''):
    pylab.title(title, size=20)
    pylab.imshow(image)
    pylab.axis('off')
def plot_hist(r, g, b, title=''):
    r, g, b = img_as_ubyte(r), img_as_ubyte(g), img_as_ubyte(b)
    pylab.hist(np.array(r).ravel(), bins=256, range=(0, 256), color='r', alpha=0.5)
    pylab.hist(np.array(g).ravel(), bins=256, range=(0, 256), color='g', alpha=0.5)
    pylab.hist(np.array(b).ravel(), bins=256, range=(0, 256), color='b', alpha=0.5)
    pylab.xlabel('像素值', size=20)
    pylab.ylabel('频率', size=20)
    pylab.title(title, size=20)
im = Image.open(r'D:\image_processing\image4\d.jpg')
contrast = ImageEnhance.Contrast(im)
im1 = contrast.enhance(5)
im2 = np.array(contrast.enhance(5).getdata()).astype(np.uint8)
pylab.style.use('ggplot')
pylab.figure(figsize=(15, 5))
pylab.subplot(121)
plot_image(im1, 'ImageEnhance对比度拉伸图')
pylab.subplot(122)
plot_hist(im2[...,0], im2[...,1],im2[...,2], '对比度拉伸图颜色通道直方图')
pylab.yscale('log', basey=10)
pylab.show()

原始图:




对比度拉伸图



可以看到输入图像的对比度增强，色彩通道直方图向端点拉伸。

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