Abstract: 数字图像处理：第35天
Keywords: 灰度变换,伽马变换
本文最初发表于csdn，于2018年2月17日迁移至此
开篇废话
废话开始，灰度变化早在学习DIP刚开始的几篇中已经介绍了，准确的说是实现了，但没有讲原理，提供了代码和处理结果，今天主要介绍下原理，对于灰度变换，一定要明确一点，灰度变换是针对灰度的，与图像中的位置无关，也就是说，灰度变换是用新灰度代替对应的旧灰度，而新灰度与旧灰度的映射关系，根据相关模型确定，今天我们学习的模型有：
- 图像反转
- 对数变换
- 幂律（伽马）变换
- 分段线性变换
灰度变换数学
图像反转：用互补灰度代替原灰度（互补灰度，是我自己编出来的，对与灰度a假设灰度级别一共有255，那么互补灰度就是255-a，式子中L-1为灰度级）
对数变换：r为原始灰度，1+r为了log函数为正值，参数c为了保证r属于【0,L-1】并且新的灰度值s也属于【0,L-1】.
幂律变换：也叫伽马变换或伽马校正，阴极射线管CRT设备，存在灰度和电压的幂律响应，gama值1.7到2.5
分段线性：与分段函数相似，不同的定义域有不同的变换函数
代码与效果
代码在这里，用力戳：灰度变换，Gama
总结
灰度变换的主要目的是改变对比度，而且针对灰度进行操作，一般的做法是建立一个映射表，大小为灰度级大小，然后根据不同的变换函数生成映射，将输入图片根据映射表产生输出，计算速度很快，时间复杂度为图像总的像素个数。