【OpenCV 例程200篇】41. 圖像的灰度變換（灰度級分層）

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線性灰度變換將原始圖像灰度值的動態范圍按線性關系擴展到指定范圍或整個動態范圍。

分段線性變換函數可以增強圖像各部分的反差，增強感興趣的灰度區間、抑制不感興趣的灰度級。

灰度級分層可以突出圖像中特定的灰度級區間，可以對灰度級進行分層處理。

灰度級分層有兩種常用方案：一種方案是二值處理，將感興趣的灰度級區間設為較大的灰度值，其它區間設為較小的灰度值；另一種方案是窗口處理，將感興趣的灰度級區間設為較大的灰度值，其它區間不變。

兩種灰度級分層方案的分段變換公式分別為：
$$\begin{gathered} D{t}_1=\{\begin{array}{ll}d& ,a\le D\le b\\ c& ,else\end{array} \\ D{t}_2=\{\begin{array}{ll}d& ,a\le D\le b\\ D& ,else\end{array} \end{gathered}$$
式中，D 為原始圖像的灰度值，Dt1、Dt2 為灰度變換后的圖像灰度值。

例程：1.53 分段線性灰度變換（灰度級分層）

例程 1.53 對于腎部區域主動脈血管造影圖像，采用灰度級分層技術增強主要血管，將感興趣的灰度級區間顯示為白色。方案一進行二值化處理，將其它灰度區間設為黑色；方案二則保留其它灰度區間的灰度值不變。

# # 1.53 分段線性灰度變換 (灰度級分層) # Gray layeredimgGray = cv2.imread("../images/Fig0312a.tif", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像width, height = imgGray.shape[:2] # 圖片的高度和寬度# Gray layered strategy 1: binary imagea, b = 155, 245 # 突出 [a, b] 區間的灰度imgLayer1 = imgGray.copy()imgLayer1[(imgLayer1[:,:]<a) | (imgLayer1[:,:]>b)] = 0 # 其它區域：黑色imgLayer1[(imgLayer1[:,:]>=a) & (imgLayer1[:,:]<=b)] = 255 # 灰度級窗口：白色# Gray layered strategy 2: grayscale imageimgLayer2 = imgGray.copy()imgLayer2[(imgLayer2[:,:]>=a) & (imgLayer2[:,:]<=b)] = 255 # 灰度級窗口：白色，其它區域不變plt.figure(figsize=(10, 6))plt.subplot(131), plt.imshow(imgGray, cmap='gray'), plt.title('Original'), plt.axis('off')plt.subplot(132), plt.imshow(imgLayer1, cmap='gray'), plt.title('Binary layered'), plt.axis('off')plt.subplot(133), plt.imshow(imgLayer2, cmap='gray'), plt.title('Grayscale layered'), plt.axis('off')plt.show()

（本節完）

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【OpenCV 例程200篇】03. 圖像的顯示（cv2.imshow）
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總結

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