对比度与亮度调整

图像亮度与对比度的调整，是放在skimage包的exposure模块里面

一 gamma调整

原理：I=I^g

对原图像的像素，进行幂运算，得到新的像素值。公式中的g就是gamma值。

如果gamma>1, 新图像比原图像暗

如果gamma<1,新图像比原图像亮

函数格式为：skimage.exposure.adjust_gamma(image, gamma=1)

gamma参数默认为1，原像不发生变化 。

from skimage import data, exposure, img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
image = img_as_float(data.moon())
gam1= exposure.adjust_gamma(image, 2)   #调暗
gam2= exposure.adjust_gamma(image, 0.5)  #调亮
plt.figure('adjust_gamma',figsize=(8,8))

plt.subplot(131)
plt.title('origin image')
plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.axis('off')

plt.subplot(132)
plt.title('gamma=2')
plt.imshow(gam1,plt.cm.gray)
plt.axis('off')

plt.subplot(133)
plt.title('gamma=0.5')
plt.imshow(gam2,plt.cm.gray)
plt.axis('off')

plt.show()

结果如下图所示：

二 log对数调整

这个刚好和gamma相反

原理：I=log(I)

from skimage import data, exposure, img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
image = img_as_float(data.moon())
log= exposure.adjust_log(image)   #对数调整
plt.figure('adjust_log',figsize=(8,8))

plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(image,plt.cm.gray)
plt.axis('off')

plt.subplot(122)
plt.title('log')
plt.imshow(log,plt.cm.gray)
plt.axis('off')

plt.show()

结果如下图所示：

三 判断图像对比度是否偏低

函数：is_low_contrast(img)

返回一个bool型值

from skimage import data, exposure
image =data.moon()
result=exposure.is_low_contrast(image)
print(result)

结果如下所示：

False

四 调整强度

函数：skimage.exposure.rescale_intensity(image, in_range='image', out_range='dtype')

in_range 表示输入图片的强度范围，默认为'image', 表示用图像的最大/最小像素值作为范围

out_range 表示输出图片的强度范围，默认为'dype', 表示用图像的类型的最大/最小值作为范围

默认情况下，输入图片的[min,max]范围被拉伸到[dtype.min, dtype.max]，如果dtype=uint8, 那么dtype.min=0, dtype.max=255

import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
mat=exposure.rescale_intensity(image)
print(mat)

结果为：

[  0 127 255]

即像素最小值由51变为0，最大值由153变为255，整体进行了拉伸，但是数据类型没有变，还是uint8。前面我们讲过，可以通过img_as_float()函数将unit8类型转换为float型，实际上还有更简单的方法，就是乘以1.0。

import numpy as np
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
print(image*1.0)

结果为：[  51.  102.  153.]

而float类型的范围是[0,1]，因此对float进行rescale_intensity 调整后，范围变为[0,1],而不是[0,255]

import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
tmp=image*1.0
mat=exposure.rescale_intensity(tmp)
print(mat)

结果为：[ 0.   0.5  1. ]

如果原始像素值不想被拉伸，只是等比例缩小，就使用in_range参数，如：

import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([51, 102, 153], dtype=np.uint8)
tmp=image*1.0
mat=exposure.rescale_intensity(tmp,in_range=(0,255))
print(mat)

结果为：[ 0.2  0.4  0.6]，即原像素值除以255。

如果参数in_range的[main,max]范围要比原始像素值的范围[min,max] 大或者小，那就进行裁剪，如：

mat=exposure.rescale_intensity(tmp,in_range=(0,102))
print(mat)

结果为：输出[ 0.5  1.   1. ]，即原像素值除以102，超出1的变为1

如果一个数组里面有负数，现在想调整到正数，就使用out_range参数。如：

import numpy as np
from skimage import exposure
image = np.array([-10, 0, 10], dtype=np.int8)
mat=exposure.rescale_intensity(image, out_range=(0, 127))
print(mat)

结果为：[  0  63 127]