对比度拉伸（一些基本的灰度变换函数）基本原理及Python实现

1. 基本原理

对比度拉伸是扩展图像灰度级动态范围的处理。通过在灰度级中确定两个点来控制变换函数的形状。下面是对比度拉伸函数中阈值处理的代码示例，阈值为平均值。

2. 测试结果

图源自skimage

3. 代码

def contrast_stretch(input_image):
    '''
    对比度拉伸（此实现为阈值处理，阈值为均值）
    :param input_image: 输入图像
    :return: 对比图拉伸后的图像
    '''
    input_image_cp = np.copy(input_image) # 输入图像的副本

    pixels_value_mean = np.mean(input_image_cp) # 输入图像的平均灰度值

    # 对比图拉伸（注：该实现顺序不能颠倒）
    input_image_cp[np.where(input_image_cp <= pixels_value_mean)] = 0
    input_image_cp[np.where(input_image_cp > pixels_value_mean)] = 1

    output_image = input_image_cp

    return output_image