Python实现图像增强

本文实例为大家分享了Python实现图像增强的具体代码，供大家参考，具体内容如下

题目描述：对于下面这幅图像（图 1），请问可以通过那些图像增强的手段，达到改善视觉效果的目的？请显示处理结果，并附简要处理流程说明。

图 1 原图 

常用的图像增强方法有以下几种：

1.提高对比度

采用了线性函数对图像的灰度值进行变换。

2.Gamma校正

采用了非线性函数（指数函数）对图像的灰度值进行变换。

3.直方图均衡化

将原始图像的直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为1（理想情况）的图像，从而达到提高对比度的作用。直方图均衡化的实质也是一种特定区域的展宽，但是会导致整个图像向亮的区域变换。当原始图像给定时，对应的直方图均衡化的效果也相应的确定了。

4.直方图规定化

针对直方图均衡化的存在的一些问题，将原始图像的直方图转化为规定的直方图的形式。一般目标图像的直方图的确定需要参考原始图像的直方图，并利用多高斯函数得到。

5. 中值、均值滤波器

均值滤波方法：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，用模板的均值来替代原像素的值的方法。

中值滤波方法：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，对模板的像素由小到大进行排序，再用模板的中值来替代原像素的值的方法。

从图像中我们可以看出，该图片带有很多椒盐噪声，并且图像有些暗，于是我们选择中值滤波方法对图片进行处理（中值滤波对椒盐噪声具有较好效果），并提高对比度和亮度。

处理流程：

第一步：采用中值滤波方法对图像进行处理，处理后，结果如图2所示：

图2 中值滤波

第二步：Gamma校正，处理后，结果如图3所示：

图3 Gamma校正

第三步：提升对比度，亮度，处理后，结果如图4所示：

图4 对比度、亮度提升

最后输出对比图，如图5所示：

图5 效果对比图 

Python代码：

#author：lph
#funtion:image enhance
 
import cv2
import numpy as np
from tkinter import *
from skimage import filters,exposure
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
from matplotlib.font_manager import FontProperties
#读入图片
im = cv2.imread('./image/image.png',0)
im_copy = cv2.imread('./image/image.png',0)
#如果图片为空，返回错误信息，并终止程序
if im is None:
    print("图片打开失败！")
    exit()
#中值滤波去噪
medStep = 3 # 设置为3*3的滤波器
def m_filter(x, y, step):
    """中值滤波函数"""
    sum_s=[] # 定义空数组
    for k in range(-int(step/2),int(step/2)+1):
        for m in range(-int(step/2),int(step/2)+1):
            sum_s.append(im[x+k][y+m]) # 把模块的像素添加到空数组
    sum_s.sort() # 对模板的像素由小到大进行排序
    return sum_s[(int(step*step/2)+1)]
for i in range(int(medStep/2),im.shape[0]-int(medStep/2)):
    for j in range(int(medStep/2),im.shape[1]-int(medStep/2)):
        im_copy[i][j] = m_filter(i, j, medStep) # 用模板的中值来替代原像素的值
cv2.imshow("Median",im_copy)
#Gamma校正
img3 = exposure.adjust_gamma(im_copy,1.05)
cv2.imshow("Gamma", img3)
#对比度、亮度增强
def Contrast_and_Brightness(alpha,beta,img):
    """使用公式f(x)=α.g(x)+β"""
    #α调节对比度，β调节亮度
    blank = np.zeros(img.shape,img.dtype)#创建图片类型的零矩阵
    dst = cv2.addWeighted(img,alpha,blank,1-alpha,beta)#图像混合加权
    return dst
img4 = Contrast_and_Brightness(1.1,30,img3)
cv2.imshow("Contrast", img4)
#创建一个窗口
plt.figure('对比图',figsize=(7,5))
# 中文字体设置
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14) #新宋体
#显示原图
plt.subplot(121) #子图1
#显示原图，设置标题和字体
plt.imshow(im,plt.cm.gray), plt.title('处理前图片', fontproperties = font)
 
#显示处理过的图像
plt.subplot(122) #子图2
#显示处理后的图，设置标题和字体
plt.imshow(img4,plt.cm.gray), plt.title('处理后图片', fontproperties = font)
plt.show()
# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

来源：https://blog.csdn.net/lph188/article/details/84538103