Gamma校正
Gamma校正原理：
假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤：
1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 。
2. 预补偿 ：根据公式 , 求出像素归一化后的 数据以 1 /gamma 为指数的对应值。这一步包含一个 求指数运算。若 gamma 值为 2. 2 , 则 1 /gamma 为 0. 454545 , 对归一化后的 A 值进行预补偿的结果就 是 0. 783203 ^0. 454545 = 0. 894872 。
3. 反归一化 ：将经过预补偿的实数值反变换为 0 ～ 255 之间的整数值。具体算法为 : f*256 - 0. 5 此步骤包含一个乘法和一个减法运算。续前 例 , 将 A 的预补偿结果 0. 894872 代入上式 , 得到 A 预补偿后对应的像素值为 228 , 这个 228 就是最后送 入显示器的数据。
如上所述如果直接按公式编程的话，假设图像的分辨率为 800*600 ，对它进行 gamma 校正，需要执行 48 万个浮点数乘法、除法和指数运算。效率太低，根本达不到实时的效果。
针对上述情况，提出了一种快速算法，如果能够确知图像的像素取值范围 , 例如 , 0 ～ 255 之间的整数 , 则图像中任何一个像素值只能 是 0 到 255 这 256 个整数中的某一个 ; 在 gamma 值 已知的情况下 ,0 ～ 255 之间的任一整数 , 经过“归一 化、预补偿、反归一化”操作后 , 所对应的结果是唯一的 , 并且也落在 0 ～ 255 这个范围内。
如前例 , 已知 gamma 值为 2. 2 , 像素 A 的原始值是 200 , 就可求得 经 gamma 校正后 A 对应的预补偿值为 228 。基于上述原理 , 我们只需为 0 ～ 255 之间的每个整数执行一次预补偿操作 , 将其对应的预补偿值存入一个预先建立的 gamma 校正查找表 (LUT:Look Up Table) , 就可以使用该表对任何像素值在 0 ～ 255 之 间的图像进行 gamma 校正。
Gamma校正实现：
#include <iOStream>
#include <OpenCV2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include<cmath>
using namespace cv;
Mat gammaTransform(Mat &srcImage, float kFactor)
{
unsigned char LUT[256];
for (int i = 0; i < 256; i++)
{
float f = (i + 0.5f) / 255;
f = (float)(pow(f, kFactor));
LUT[i] = saturate_cast<uchar>(f*255.0f - 0.5f);
}
Mat resultImage = srcImage.clone();
if (srcImage.channels() == 1)
{
MatIterator_<uchar> iterator = resultImage.begin<uchar>();
MatIterator_<uchar> iteratorEnd = resultImage.end<uchar>();
for (; iterator != iteratorEnd; iterator++)
{
*iterator = LUT[(*iterator)];
}
}
else
{
MatIterator_<Vec3b> iterator = resultImage.begin<Vec3b>();
MatIterator_<Vec3b> iteratorEnd = resultImage.end<Vec3b>();
for (; iterator != iteratorEnd; iterator++)
{
(*iterator)[0] = LUT[((*iterator)[0])];//b
(*iterator)[1] = LUT[((*iterator)[1])];//g
(*iterator)[2] = LUT[((*iterator)[2])];//r
}
}
return resultImage;
}
int main()
{
Mat srcImage = imread("lakeWater.jpg");
if (!srcImage.data)
{
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
//取两种不同的gamma值
float gamma1 = 3.33f;
float gamma2 = 0.33f;
float kFactor1 = 1 / gamma1;
float kFactor2 = 1 / gamma2;
Mat result1 = gammaTransform(srcImage, kFactor1);
Mat result2 = gammaTransform(srcImage, kFactor2);
imshow("srcImage", srcImage);
imshow("res1", result1);
imshow("res2", result2);
waitKey(0);
return 0;
}原图：
gamma=3.33的效果图：
Gamma=0.33的效果图：
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