图像处理实验图像的灰度化处理及亮度的调整

处理灰度照片的方法
处理灰度照片的方法有以下几种：
1. 灰度化：将彩色照片转换为灰度图像。

可以使用公式将彩色图像的RGB通道值进行加权平均，或者使用专门的灰度转换算法，如使用YUV颜色空间中的亮度分量进行灰度化。

2. 对比度调整：可以通过直方图均衡化或对比度拉伸等方法来增强图像的对比度。

直方图均衡化是一种常用的方法，它通过重新分配图像的灰度级来增强图像的对比度。

3. 滤波处理：可以使用各种滤波器对图像进行平滑或锐化处理。

常用的滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。

4. 边缘检测：可以使用边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等，来提取图像中的边缘信息。

5. 图像修复：可以使用图像修复算法来修复灰度图像中的缺失或损坏的部分。

常用的图像修复算法包括基于纹理合成、基于图像修复模型等方法。

6. 图像增强：可以使用各种图像增强算法来增强图像的细节和清晰度，如锐化、增强边缘等。

以上是一些常用的处理灰度照片的方法，具体选择哪种方法取决于具体的应用需求和图像处理的目标。

图像处理---灰度处理（⿊⽩效果）转⾃：1.效果图：2.实现原理：图像灰度化就是使⾊彩的三种颜⾊分量R、G、B的值相同，由于颜⾊值的取值范围是[0，255]，所以灰度的级别只有256种，即灰度图象仅能表现256种灰度颜⾊，常⽤有3种处理⽅法：*最⼤值法(Maximum)：R=G=B=Max(R,G,B)，这种⽅法处理后灰度图象的亮度会偏⾼。

*平均值法(Average)：R=G=B=(R+G+B)/3，这种⽅法处理后灰度图象的亮度较柔和。

*加权平均值法(Weighted Average)：R=G=B=w r*R+w g*G+w b*B，w r、w g、w b分别为R、G、B的权值。

当其权值取不同的值时，能够形成不同灰度的灰度图象，由于⼈眼对绿⾊的敏感度最⾼，红⾊次之，蓝⾊最低，因此当w g > w r > w b时，所产⽣的灰度图像更符合⼈眼的视觉感受。

通常w r=30%，w g=59%，w b=11%，图像的灰度最合理。

以下的程序使⽤的是w r=70%，w g=20%，w b=10%觉得效果更好。

3.实现代码：1public enum AlgorithmsType2 {3 MaxValue, //最⼤值法4 AverageValue, //平均值法5 WeightAverage //加权平均值法6 }public static Image Gray(Image img, AlgorithmsType algo){int width = img.Width;int height = img.Height;Bitmap bmp = new Bitmap(img);//设定实例BitmapData相关信息Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, width, height);ImageLockMode mode = ImageLockMode.ReadWrite;PixelFormat format = PixelFormat.Format32bppArgb;//锁定bmp到系统内存中BitmapData data = bmp.LockBits(rect, mode, format);//获取位图中第⼀个像素数据的地址IntPtr ptr = data.Scan0;int numBytes = width * height * 4;byte[] rgbValues = new byte[numBytes];//将bmp数据Copy到申明的数组中Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0, numBytes);for (int i = 0; i < rgbValues.Length; i += 4){int value = 0;switch (algo){//最⼤值法case AlgorithmsType.MaxValue:value = rgbValues[i] > rgbValues[i + 1] ? rgbValues[i] : rgbValues[i + 1];value = value > rgbValues[i + 2] ? value : rgbValues[i + 2];break;//平均值法case AlgorithmsType.AverageValue:value = (int)((rgbValues[i] + rgbValues[i + 1] + rgbValues[i + 2]) / 3); break;//加权平均值法case AlgorithmsType.WeightAverage:value = (int)(rgbValues[i] * 0.1 + rgbValues[i + 1] * 0.2+ rgbValues[i + 2] * 0.7);break;}//将数组中存放R、G、B的值修改为计算后的值for (int j = 0; j < 3; j++){rgbValues[i + j] = (byte)value;}}//将数据Copy到内存指针Marshal.Copy(rgbValues, 0, ptr, numBytes);//从系统内存解锁bmpbmp.UnlockBits(data);return (Image)bmp;}4.说明：使⽤GetPixel⽅法和SetPixel⽅法的实现参考使⽤不安全模式参考⽅法⼀；本例实现⽅法与⽅法⼆相同。

数字图像处理实验报告班级：姓名：学号：数字图像处理实验报告一．实验名称：图像灰度变换二．实验目的：1 学会使用Matlab；2 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换，感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。

三．实验原理：Matlab中经常使用的一些图像处理函数：读取图像：img=imread('filename'); //支持TIFF,JPEG,GIF,BMP,PNG,XWD等文件格式。

显示图像：imshow(img,G); //G表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。

保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF格式，其他与imread相同。

亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间，low_in 以下及high_in以上归零。

绘制直方图：imhist(img);直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel表示输出图像指定的灰度级数。

像平滑与锐化（空间滤波）：w=fspecial('type',parameters);imfilter(img,w); //这两个函数结合将变得十分强大，可以实现photoshop里的任意滤镜。

图像复原：deconvlucy(img,PSF); //可用于图像降噪、去模糊等处理。

四.实验步骤：1．获取实验用图像：Fig3.10(b).jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。

2．产生灰度变换函数T1，使得：0.3r r < 0.35s = 0.105+2.6333(r–0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1+0.3(r–1) r > 0.65用T1对原图像Fig3.10(b).jpg进行处理，打印处理后的新图像。

数字图像处理实验02图像灰度级修正一、数字图像处理实验实验二图像灰度级修正一、实验目的掌握常用的图像灰度级修正方法，即图象的灰度变换法和直方图均衡化法，加深对灰度直方图的理解。

观察图象的增强效果，对灰度级修正前后的图像加以比较。

二、实验内容1. 编程实现图像的灰度变换。

改变图像输入、输出映射的灰度参数范围(拉伸和反比)，观看图像处理结果。

2. 修改可选参数gamma 值,使其大于1、等于1和小于1，观看图像处理结果。

3. 对图像直方图均衡化处理，显示均衡前后的直方图和图像。

三、实验原理灰度级修正是图像空间域的增强方法，它以图像的灰度映射变换为基础，直接对图像中的像素进行处理，主要是利用点运算来修改图像像素的灰度。

其变换函数通常可写作如下的简单形式：)(r T s = (2.1)其中，r 表示图像f 中相应点(x,y)的灰度，s 表示图像g 中相应点(x,y)的灰度。

1. 灰度变换1）图像增强常用的三个基本灰度变换类型函数有：线性的（正比和反比）、对数的（对数和反对数变换）、幂次的（n 次幂和n 次方根变换）。

线性变换为最一般的函数。

假定原图像),(y x f 的灰度范围为],[b a ，希望变换后图像),(y x g 的灰度范围扩展至],[d c ，则线性变换可表示为公式（2.2）所示：图1.2 灰度范围的线性变换2）幂次变换用于图像获取、打印和显示的各种装置根据幂次规律进行响应。

幂次变换的基本形式为：γcr s = (2.3)其中s 为变换后的图像灰度级，c 和r 为正常数。

当1==r c 时，将简化为正比变换。

幂次等式中的指数是指伽马值。

用于修正幂次响应现象的过程称作伽马校正。

2. 直方图均衡化直方图均衡是直方图修正技术中的一种常用的方法。

1) 采用灰度频数直方图统计一幅数字图像在范围],0[G 内总共有L 个灰度级，其直方图定义为离散函数k k n r h =)( (2.4)其中，k r 是区间],0[G 内的第k 级亮度，k n 是灰度级为k r 的图像中的像素数。

数字图像处理实验报告实验一图像处理入门实验:图像生成及取反1、【实验目的】了解matlab有关图像的基本操作，如图像的读写，显示等。

熟悉调试环境。

2、【实验步骤】（1）Matlab workspace中生成一幅大小为512×512像素的8位灰度图, 背景为黑色，中心有一个宽40像素高20像素的白色矩形。

（2）将这幅图像保存为文件test.bmp。

•从文件test.bmp中读出图像到变量I。

•在Matlab图形界面中显示变量I所代表的图像。

•将获得的图像的格式分别转换为“*.tif”、“*.jpg”的格式保存，检查图像文件数据量的大小。

•将图片保存或拷贝到MATLAB程序组根目录的“work”文件夹中，以便后面的实验利用。

•将test.bmp 编程取反,观察效果。

3、【实验源码】(1)图像生成B=zeros(512,512)(2) 在图像中生成宽40像素高20像素的白色矩形for i=246:266for j=246:266B(i,j)=1;endend（3）图像保存imwrite(B,'test.bmp')（4）读出图像到变量I并另存为“*.tif”、“*.jpg”的格式e=imread('test.bmp')imshow(e)imwrite(e,'test.tif')imwrite(e,'test.jpg')（5）将test.bmp 编程取反for j=1:512for k=1:512if(i(j,k)==255)i(j,k)=0;elsei(j,k)=255;end;endend4、【实验截图】查看文件大小将test.bmp 编程取反5、【实验小结】（1）通过本次实验，对Matlab软件处理图像的相关功能有了初步了解。

（2）在灰度图像的取反操作中，可以使用双重循环，对每一行每一列的象素值进行更改操作。

实验二图像亮（灰）度变换1、【实验目的】灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。

重庆交通大学数字图像处理与通信课程实验报告班级：实验项目名称：图像的灰度化处理及亮度的调整实验项目性质：设计性实验实验所属课程：数字图像处理与图像通信实验室(中心)：网络实验中心指导教师：实验完成时间：2012年10月16日教师评阅意见：签名：年月日实验成绩：一、实验目的:1、熟悉matlab或者C#的编程环境，完成在相关环境下图像的读入、显示、保存等操作；2、完成图像的灰度化处理；3、完成图像的亮度调整的模块编写；4、完成图像的平移操作(选做)。

二、实验主要内容及要求：1、熟悉matlab软件的工作窗口及命令；2、通过matlab软件，对一幅图像进行读入，显示，保存，并对其做灰度化处理；3、对图像进行亮度调整以及图像的平移。

三、实验设备及软件：PC机一台，MATBLAB软件。

四、设计方案：通过对图像灰度化处理的算法，将图像的像素值进行线性变换，以及将三维彩色图像转变为二维图像，即实现了将图像灰度化处理。

以及增加（降低）像素的值，可以对图像进行亮度的增（减）。

对图像进行平移时，可以利用一个生成的零矩阵，将需要平移的图像的像素值按其列或按其行进行递增赋值与零矩阵，即实现了对图像向左右或者向上下的平移。

五、主要代码及必要说明：1、对图像灰度化f=imread('Winter.jpg');figure(1);imshow(f);for x=1:600for y=1:800g(x,y)=0.3*f(x,y,1)+0.59*f(x,y,2)+0.11*f(x,y,3);end;end;figure(2);imshow(g);2、对图像进行平移clc;clear;a=imread('house.jpg');b=im2double(a);si=size(b);m=si(1);n=si(2);figure,imshow(b);g1=zeros(m,n);for x=m:-1:51for y=n:-1:51g1(x-50,y-50)=b(x,y);endendfigure,imshow(g1);六、测试结果及说明：通过利用以上代码，对图像进行了灰度化处理，平移处理，其实验结果如下所示：此图为原图像，图像为彩色图像，通过以上处理，将其变为灰色图像，如下所示：灰度化处理后的图像平移后的图像七、心得体会：实验结束时，对于本次实验的内容，总算有了初步的理解和掌握，尽管只是第一次对图像做简单的处理，但是，我从中还是学到了很多东西，而且感觉到学有所用以及这门课程的高深莫测。

图像的处理（一）----灰度图像像素颜色亮度处理以前看了一些有关图像处理的书，对我起到了很大的帮助。

所以，今天我就将我学过的知识整理出来，一方面可以给人学习，另一方面也可以请各位高手指点指点。

我要说的图像处理是针对程序方面的。

所以，先做一个程序来放置图形。

在这里，我使用了Delphi作为工具。

因为，在我使用过的众多编译器当中，Delphi对图形的支持最好。

还有，这里我并不是讲语法。

所以，有些代码我就不详细说明。

不便之处，敬请原谅。

注意：本文章的示例程序所用的东西不超过GDI的范围。

在图像处理中，速度是很重要的。

因此，我们得重新处理一下TBitmap,得到TVczhBitmap。

这只是因为GetPixels和SetPixels的速度太慢，换一个方法而已。

unit untBitmapProc;interfaceuses Graphics, SysUtils;typeTVczhBitmap=class(TBitmap)privateData:PByteArray;Line:Integer;procedure SetFormat;function GetBytePointer(X,Y:Integer):PByte;procedure SetBytes(X,Y:Integer;Value:Byte);function GetBytes(X,Y:Integer):Byte;protectedpublishedconstructor Create;publicproperty Bytes[X,Y:Integer]:Byte read GetBytes write SetBytes;procedure LoadFromFile(FileName:String);procedure ToGray;end;implementationprocedure TVczhBitmap.SetFormat;beginHandleType:=bmDIB;PixelFormat:=pf24bit;end;function TVczhBitmap.GetBytePointer(X,Y:Integer):PByte;beginif Line<>Y thenbeginLine:=Y;Data:=ScanLine[Y];end;Longint(result):=Longint(Data)+X;end;procedure TVczhBitmap.SetBytes(X,Y:Integer;Value:Byte); beginGetBytePointer(X,Y)^:=V alue;end;function TVczhBitmap.GetBytes(X,Y:Integer):Byte;beginresult:=GetBytePointer(X,Y)^;end;constructor TVczhBitmap.Create;begininherited Create;SetFormat;Line:=-1;end;procedure TVczhBitmap.LoadFromFile(FileName:String); begininherited LoadFromFile(FileName);SetFormat;Line:=-1;end;procedure TVczhBitmap.ToGray;var X,Y,R:Integer;B:Byte;beginfor Y:=0 to Height-1 dofor X:=0 to Width-1 dobeginR:=0;for B:=0 to 2 doR:=R+GetBytes(X*3+B,Y);for B:=0 to 2 doSetBytes(X*3+B,Y,R div 3);end;end;end.此后，我们需要建立几个窗体。

关于图形图像处理实训报告总结【九篇】实训报告总结：图形图像处理实训图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。

通过本次实训课程，我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术，并通过实际操作来提升了自己的实践能力。

下面是对本次实训的九篇报告总结：1. 实验一：图像读取与显示本次实验主要是学习如何读取和显示图像，以及使用Matplotlib库进行图像展示。

通过实验，我掌握了图像读取和显示的基本方法，并学会了基本的图像处理操作。

2. 实验二：图像的灰度变换实验二主要是学习图像的灰度变换，包括线性变换和非线性变换。

我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度，进一步提升图像的质量。

3. 实验三：图像的空间域滤波本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

通过实验，我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式，并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。

4. 实验四：图像的频域滤波实验四主要是学习图像的频域滤波技术，包括傅里叶变换和频域滤波等。

通过实验，我了解了傅里叶变换的原理和应用，并学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。

5. 实验五：图像的形态学处理本次实验主要是学习图像的形态学处理技术，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。

通过实验，我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构，进一步改善图像的质量。

6. 实验六：图像的边缘检测实验六主要是学习图像的边缘检测技术，包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。

通过实验，我了解了不同边缘检测方法的原理和应用，并学会了如何使用边缘检测来提取图像的轮廓和特征。

7. 实验七：图像的分割与聚类本次实验主要是学习图像的分割与聚类技术，包括阈值分割、区域生长和K均值聚类等。

通过实验，我掌握了不同分割与聚类方法的原理和应用，并学会了如何使用分割与聚类来识别和分析图像中的目标和区域。

8. 实验八：图像的特征提取与描述子实验八主要是学习图像的特征提取和描述子技术，包括尺度不变特征变换（SIFT）和方向梯度直方图（HOG）等。

调色技术实验报告总结引言调色技术是数字图像处理中的重要内容之一，它可以改变图像的颜色分布、对比度以及整体色调，从而达到美化图像的效果。

本次实验旨在通过实际操作了解调色技术的原理和应用，并通过实验结果进行总结和分析。

实验目的1. 掌握调色技术的基本原理；2. 理解调色技术在数字图像处理中的应用；3. 分析不同调色技术对图像效果的影响。

实验步骤1. 对所给图像进行灰度化处理，得到灰度图像；2. 调整灰度图像的亮度和对比度；3. 调整灰度图像的色调和饱和度。

实验结果灰度化处理将原始图像进行灰度化处理后，可以观察到图像失去了彩色信息，只保留了亮度信息。

灰度图像更加突出了图像的纹理和明暗变化。

亮度和对比度调整调整灰度图像的亮度和对比度可以改变图像的整体明暗程度和清晰度。

实验中我们通过增大亮度和对比度的值，图像的明暗程度增加，颜色分布更加均匀，物体轮廓更加清晰。

相反，减小亮度和对比度的值，则使图像变得更加暗淡模糊。

色调和饱和度调整调整灰度图像的色调和饱和度可以改变图像的色彩分布和明亮度。

实验中我们通过增大色调和饱和度的值，图像的颜色变得更加鲜艳、明亮，色彩更加饱满。

相反，减小色调和饱和度的值，则使图像变得更加灰暗、无彩色。

数据分析与讨论调色技术在数字图像处理中有着广泛的应用，常用于图像美化、色彩修复和色彩增强等方面。

通过调整图像的亮度、对比度、色调和饱和度，我们可以改变图像的视觉效果，使其更加符合人眼的感知。

在实验中我们发现，亮度和对比度的调整对图像的整体明暗程度和清晰度影响较大，可以改变图像的曝光度和对比度，并使物体轮廓更加清晰。

而色调和饱和度的调整则对图像的颜色分布和明亮度起到决定性作用，可以使图像呈现出不同的色彩效果。

实验结果还表明，调色技术对图像的处理是一个综合性的过程。

通过综合调整亮度、对比度、色调和饱和度等参数，我们可以获得最终满足要求的图像效果。

结论通过本次实验，我们对调色技术有了更深入的了解。

图像的处理（一）----灰度图像像素颜色亮度处理以前看了一些有关图像处理的书，对我起到了很大的帮助。

所以，今天我就将我学过的知识整理出来，一方面可以给人学习，另一方面也可以请各位高手指点指点。

我要说的图像处理是针对程序方面的。

所以，先做一个程序来放置图形。

在这里，我使用了Delphi作为工具。

因为，在我使用过的众多编译器当中，Delphi对图形的支持最好。

还有，这里我并不是讲语法。

所以，有些代码我就不详细说明。

不便之处，敬请原谅。

注意：本文章的示例程序所用的东西不超过GDI的范围。

在图像处理中，速度是很重要的。

因此，我们得重新处理一下TBitmap,得到TVczhBitmap。

这只是因为GetPixels和SetPixels的速度太慢，换一个方法而已。

unit untBitmapProc;interfaceuses Graphics, SysUtils;typeTVczhBitmap=class(TBitmap)privateData:PByteArray;Line:Integer;procedure SetFormat;function GetBytePointer(X,Y:Integer):PByte;procedure SetBytes(X,Y:Integer;Value:Byte);function GetBytes(X,Y:Integer):Byte;protectedpublishedconstructor Create;publicproperty Bytes[X,Y:Integer]:Byte read GetBytes write SetBytes;procedure LoadFromFile(FileName:String);procedure ToGray;end;implementationprocedure TVczhBitmap.SetFormat;beginHandleType:=bmDIB;PixelFormat:=pf24bit;end;function TVczhBitmap.GetBytePointer(X,Y:Integer):PByte;beginif Line<>Y thenbeginLine:=Y;Data:=ScanLine[Y];end;Longint(result):=Longint(Data)+X;end;procedure TVczhBitmap.SetBytes(X,Y:Integer;Value:Byte); beginGetBytePointer(X,Y)^:=V alue;end;function TVczhBitmap.GetBytes(X,Y:Integer):Byte;beginresult:=GetBytePointer(X,Y)^;end;constructor TVczhBitmap.Create;begininherited Create;SetFormat;Line:=-1;end;procedure TVczhBitmap.LoadFromFile(FileName:String); begininherited LoadFromFile(FileName);SetFormat;Line:=-1;end;procedure TVczhBitmap.ToGray;var X,Y,R:Integer;B:Byte;beginfor Y:=0 to Height-1 dofor X:=0 to Width-1 dobeginR:=0;for B:=0 to 2 doR:=R+GetBytes(X*3+B,Y);for B:=0 to 2 doSetBytes(X*3+B,Y,R div 3);end;end;end.此后，我们需要建立几个窗体。

灰度图像处理实验报告实验背景灰度图像处理是图像处理中的一项重要任务，它通过将彩色图像转换为仅包含灰度信息的图像，从而简化图像处理的复杂度。

灰度图像处理在计算机视觉、图像识别和模式识别等领域有着广泛的应用。

实验目的本实验的目的是通过python编程实现灰度图像处理算法，包括灰度化、二值化、图像平滑以及直方图均衡化等，从而深入理解灰度图像处理的原理和算法，并掌握实现相关算法的编程技巧。

实验过程1. 数据准备在本次实验中，我们选用了一张彩色图像作为处理对象，该图像包含丰富的纹理和明暗变化。

首先，我们需要将彩色图像转换为灰度图像，以便后续的处理。

2. 灰度化灰度化将彩色图像转换为灰度图像，即将每个像素点的RGB三个分量的值按照一定的权重进行加权平均，得到对应的灰度值。

常用的加权平均法为：Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B上述公式中的0.299、0.587和0.114是经验值，表示红、绿和蓝三个分量的权重。

3. 二值化二值化将灰度图像转换为二值图像，即将每个像素点的灰度值与一个阈值进行比较，若大于阈值，则该像素点的值为255（表示白色），否则其值为0（表示黑色）。

在实际应用中，阈值的选取通常需要根据具体的图像和任务进行调整。

4. 图像平滑图像平滑是为了减少图像的噪声和细节，使得图像更加平滑，在一些图像处理任务中有着重要的应用。

常用的图像平滑算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

在本次实验中，我们选择了均值滤波作为图像平滑的算法，并使用一个3x3的滤波模板对图像进行卷积操作。

5. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过对图像的灰度级进行重新分配，使得原始图像中较暗的像素点和较亮的像素点在直方图上均匀分布，从而增强图像的对比度和视觉效果。

实验结果经过实验，我们得到了经过灰度化、二值化、图像平滑和直方图均衡化等处理后的图像。

与原始彩色图像相比，经过灰度化的图像丢失了颜色信息，但保留了图像的亮度信息；经过二值化的图像将图像的亮度信息进一步简化，只保留了黑色和白色两种颜色；经过图像平滑的处理，图像的细节和噪声得到了一定程度的抑制；经过直方图均衡化的处理，图像的对比度得到了显著的提升，整体的视觉效果更好。

数字图像处理基本操作及灰度调整实验报告实验目的1.掌握数字图像处理的基本概念和原理。

2.学会使用Python编程语言进行图像处理。

3.理解并实现图像灰度调整的方法。

4.分析实验结果，讨论图像处理方法的优缺点。

2.1 数字图像处理概述数字图像处理（Digital Image Processing，DIP）是一门研究使用计算机对图像进行处理的技术。

它的目的是改善图像的质量，使之更适合人类或计算机对图像进行观察和分析。

数字图像处理涉及到图像采集、存储、传输、分析以及图像的恢复等方面。

2.2 图像的表示和描述数字图像由图像元素（像素）组成，每个像素有一个对应的灰度值。

灰度值表示像素的亮度，通常用8位二进制数表示，其范围为0~255。

像素的灰度值越高，亮度越高。

数字图像可以表示为一个矩阵，矩阵中的每个元素对应一个像素的灰度值。

彩色图像通常采用RGB颜色模型，每个像素包含三个分量，分别对应红色、绿色和蓝色通道的亮度。

2.3 图像灰度调整图像灰度调整是指调整图像像素的灰度值，以改善图像的质量。

常用的图像灰度调整方法有：1.线性灰度变换：通过线性映射关系改变图像灰度值，可以实现图像亮度的调整和对比度的拉伸。

2.直方图均衡化：通过调整图像的灰度直方图，使其均匀分布，可以提高图像的对比度。

•操作系统：Windows 10•编程语言：Python 3.8•图像处理库：OpenCV 4.5.2•集成开发环境：Visual Studio Code4.1 图像读取和显示首先，我们需要使用OpenCV库读取和显示图像。

以下是读取和显示图像的Python代码：4.2 图像灰度化为了便于后续的灰度调整操作，我们需要将彩色图像转换为灰度图像。

以下是图像灰度化的Python代码：4.3 灰度调整接下来，我们将对图像进行灰度调整。

首先，实现线性灰度变换。

以下是线性灰度变换的Python代码：4.4 图像直方图均衡化直方图均衡化是一种能够提高图像对比度的方法。

Photoshop中灰度图像的处理方法Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，被广泛应用于设计、摄影等领域。

在Photoshop中，处理灰度图像是一项基本技能，它不仅可以改善图像质量，还可以增强图像的表现力。

本文将介绍一些处理灰度图像的方法和技巧。

第一种处理灰度图像的方法是调整亮度和对比度。

亮度是图像的整体明亮度，对比度则是图像中颜色之间的差异程度。

通过调整亮度和对比度，可以改变图像的明暗和层次感。

在Photoshop中，我们可以通过以下步骤来实现：1. 打开灰度图像，在菜单栏中选择“图像”，然后选择“调整”下的“亮度/对比度”。

2. 在弹出的对话框中，可以通过拖动滑块或输入数值的方式来调整亮度和对比度。

拖动亮度滑块可以调整整体亮度，而拖动对比度滑块可以增加或减少图像中不同颜色之间的差异。

3. 在调整过程中，可以通过点击“预览”按钮来实时查看效果。

调整到满意的效果后，点击“确定”按钮应用修改。

第二种处理灰度图像的方法是使用曲线工具。

曲线工具可以更精确地调整图像中不同亮度值的明暗程度。

在Photoshop中，我们可以按照以下步骤来使用曲线工具：1. 打开灰度图像，在菜单栏中选择“图像”，然后选择“调整”下的“曲线”。

2. 在弹出的对话框中，可以看到一个表示亮度值的直角坐标系。

通过拖动曲线上的点，可以调整不同亮度值对应的输出值。

向上拖动点会增加亮度，而向下拖动点会减少亮度。

3. 在调整过程中，可以通过点击“预览”按钮来实时查看效果。

调整到满意的效果后，点击“确定”按钮应用修改。

第三种处理灰度图像的方法是使用滤镜。

滤镜可以对图像进行特殊效果的处理，例如模糊、锐化、噪点降低等。

在Photoshop中，我们可以按照以下步骤来使用滤镜：1. 打开灰度图像，在菜单栏中选择“滤镜”。

2. 在弹出的滤镜列表中，可以选择不同的滤镜效果。

例如，选择“模糊”下的“高斯模糊”可以使图像变得模糊；选择“锐化”下的“智能锐化”可以增加图像的清晰度；选择“噪点”下的“减少噪点”可以降低图像的噪点。

课程实验报告
我们选择的是对比度不足的pout.tif图像，从它的直方图可以算出，它的灰度值大概在[0.3 0.7]这个范围内，所以我们要调整它的灰度范围，改为[0 1],增大灰度范围，从而增强对比度。

2.直方图均衡：选择一幅灰度直方图不均匀的图像，对该图像进行直方图均衡处理，显示处理前、后的图像以及它们的灰度直方图。

由图可以看出，原始图像直方图很不均匀，大多数像素值集中分布在零附近的低灰度区，反映原图像偏暗而不清晰；均衡化后图像的直方图比较均匀，反映均衡化后图像图像比原图像清晰。

由图可以看出，原始图像直方图分布不均匀，大多数像素集中在[0.3 0.7]这个范围内，反映原图像不清晰；均衡化后图像直方图比较均匀，反映均衡化后图像比原图像清晰。

实验中的体会（如实验过程中遇到的问题及其解决的方法等）
本次实验并不难，在课上就能做完实验和完成实验报告，觉得这样的实验挺好的，课后有更多的时间可以看书。

实验过程中还是遇到了软件的问题，很不解为什么同样的代码在实验课上不能通过，但是在宿舍就可以，有时候会浪费一些时间解决软件问题。

不过还是挺开心的，每次实验课完成都能够更理解更清楚理论课的知识。

附录: （MATLAB程序）
%EX1
close all;
clear all;
I=imread('pout.tif');
J=imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1]);
figure;
subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');
subplot(2,2,3);imhist(I);title('原始图像的直方图');。

实验六 图像增强－灰度变换一、灰度校正 (20S)1、概念 (5S) 图像在成像过程中，往往由于光照、摄像靶面灵敏度以及光学系统等不均匀性而引起图像某些部分较暗或较亮。

对这类图像使用灰度校正，可得到很好的效果。

方法如下：设原始图像为),(y x f ，经系统成像后的不均匀图像为),(y x g ，则：),(),(),(y x f y x e y x g =若C y x e =),(为常数，则表示成像系统是均匀成像，否则，成像系统不均匀。

为求),(y x e ，用一原始均匀图像C y x f =),(常数来成像，得到输出为),(y x g c ，显然有：),(),(y x g y x e C c =所以C y x g y x g y x f c ),(),(),(=用数字图像表示为：C n m g n m g n m f c ),(),(),(=即不均匀图像),(n m g 经校正后有均匀图像),(n m f 。

● 经以上逐点校正后，校正后的图像灰度范围有可能超出记录器件的动态范围，必须用下面所述的灰度变换进行修正；● 降质图像经修正后的量化值已经改变，在图像重建时要同时修正量化值。

2、举例 (15S)一般得到一幅图像后很难再用同一个环境来进行成像。

所以，上述方法仅仅在理论上可行，实践上难以操作。

一般采用下面简单的方法来处理。

● 一幅图像，图像的下部灰度比上部和中部灰度要低。

clf;rice=imread('rice.tif');rice=im2double(rice);imshow(rice);●取32×32大小的图像块中的最小值作为图像背景的照度clf;rice=imread('rice.tif');rice=im2double(rice);rice=imread('rice.tif');rice=im2double(rice);bg32=blkproc(rice,[32 32],'min(x(:))');bg256=imresize(bg32,[256 256],'bicubic');imshow(bg256);●将估算出的背景照度从原始图像中减去，即可修正照度不均匀的影响，这样作的结果是使图像变暗。

灰度图像处理技巧Adobe Premiere Pro是一款功能强大的视频编辑软件。

对于广大的视频编辑爱好者和专业人士来说，掌握一些灰度图像处理的技巧是非常重要的。

本文将介绍一些实用的技巧，帮助你在Adobe Premiere Pro中高效处理灰度图像。

一、调整亮度和对比度在处理灰度图像时，调整亮度和对比度是最基本的步骤。

在Adobe Premiere Pro的“色彩校正”面板中，你可以找到“亮度/对比度”调节选项。

通过调整“亮度”滑块，你可以增加或减少图像的整体亮度。

而“对比度”滑块则可以控制图像的明暗程度差异。

二、应用滤镜效果借助Adobe Premiere Pro的滤镜效果，你可以为灰度图像增加一些特殊的效果，使其更具艺术感。

在“效果”面板中选择“视频效果”和“调整滤镜”选项，可以找到各种各样的滤镜效果，比如“褪色”、“旧电影”、“线素描”等等。

根据需要选择相应的滤镜效果，将其应用到灰度图像上即可。

三、尝试黑白调色板黑白调色板是一种非常有趣且经典的图像处理方法，可以将彩色图像转换为黑白图像，并增加一些特定颜色的强调效果。

在Adobe Premiere Pro中，你可以通过向工作区中添加调色板图像，并将其与灰度图像叠加来实现这一效果。

在“图像建立”选项中选择“色彩替换”，选中调色板图像并将其拖动到源图像位置。

然后，通过调整替换范围和替换颜色的选项，你可以根据需要调整灰度图像的黑白强调效果。

四、使用蒙版工具蒙版工具是Adobe Premiere Pro中非常实用的功能，可以帮助你在灰度图像上局部加入颜色或特效。

首先，在“图形”面板中创建一个透明的图形，将其放置在灰度图像的特定区域上，并且调整其大小和位置。

然后，在“蒙版”面板中选择“裁剪蒙版”，将其与所创建的透明图形进行关联。

最后，你可以通过为裁剪蒙版应用颜色或特效来实现灰度图像的局部处理。

五、尝试混合模式混合模式是Adobe Premiere Pro中非常强大且灵活的功能，可以将多个图像层进行混合，实现惊人的视觉效果。

一. 实验名称：空间图像增强（一）一．实验目的1．熟悉和掌握利用matlab工具进行数字图像的读、写、显示、像素处理等数字图像处理的基本步骤和流程。

2．熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。

3．熟悉通过灰度变换方式进行图像增强的基本原理、方法和实现。

4．熟悉直方图均衡化的基本原理、方法和实现。

二．实验原理（一）数字图像的灰度变换灰度变换是图像增强的一种经典而有效的方法。

灰度变换的原理是将图像的每一个像素的灰度值通过一个函数，对应到另一个灰度值上去从而实现灰度的变换。

常见的灰度变换有线性灰度变换和非线性灰度变换，其中非线性灰度变换包括对数变换和幂律（伽马）变换等。

1、线性灰度变换1）当图像成像过程曝光不足或过度，或由于成像设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清，图像缺少层次。

这时，可将灰度范围进行线性的扩展或压缩，这种处理过程被称为图像的线性灰度变换。

对灰度图像进行线性灰度变换能将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系公式拉伸扩展至指定范围或整个动态范围。

2）令原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b]，线性变换后得到图像g(x,y)，其灰度范围为[c,d]，则线性灰度变换公式可表示为a y x fb y x f a b y x fc c a y x f a b cd d y x g <≤≤>⎪⎩⎪⎨⎧+---=),(),(),(,,]),([,),( (1)由(1)式可知，对于介于原图像f (x,y )的最大和最小灰度值之间的灰度值，可通过线性变换公式，一一对应到灰度范围[c,d]之间，其斜率为(d-c)/(b-a)；对于小于原图像的最小灰度值或大于原图像的最大灰度值的灰度值，令其分别恒等于变换后的最小和最大灰度值。

变换示意图如图1所示。

图1 线性灰度变换示意图当斜率大于一时，变换后的灰度值范围得到拉伸，图像对比度得到提高；当斜率小于一时，变换后的灰度值范围被压缩，最小与最大灰度值的差变小，图像对比度降低；当斜率等于一时，相当于对图像不做变换。

一．实验目的1.掌握读、写图像的基本方法；2.掌握MATLAB 语言中图像数据与信息的读取方法；3.理解图像灰度变换处理在图像增强的作用；4．掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。

二．实验基本原理1. 灰度变换灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。

1) 图像反转灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得r L s --=12) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。

解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换：s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 03) 幂次变换：0,0,≥≥=γγc cr s4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸：其对应的数学表达式为：2. 直方图均衡化灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。

依据定义，在离散形式下， 用r k 代表离散灰度级，用p r (r k )代表p r (r )，并且有下式成立：nn r P k k r =)( 1,,2,1,010-=≤≤l k rk式中：n k 为图像中出现r k 级灰度的像素数，n 是图像像素总数，而n k /n 即为频数。

直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。

假定变换函数为ωωd p r T s r r)()(0⎰==(a) Lena 图像 (b) Lena 图像的直方图图1-1 Lena 图像及直方图当灰度级是离散值时，可用频数近似代替概率值，即1,,1,010)(-=≤≤=l k r nn r p k k k r式中：l 是灰度级的总数目，p r (r k )是取第k 级灰度值的概率，n k 是图像中出现第k 级灰度的次数，n 是图像中像素总数。

图像灰度亮度对比度公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]C++ Builder图像灰度、对比度和亮度学号：0007学生所在学院：研究生学院学生姓名：王阳任课教师：熊邦书教师所在学院：电子信息工程学院2008年1月07级实现图像的灰度变换和对比度、亮度调节王阳研究生学院摘要： C++ Builder是一种快速高效的可视化开发语言,与一般语言相比,其在图形绘制和图像处理上功能较强。

本文是对图像的灰度、亮度、对比度进行调整。

这些处理主要是对现存图像进行处理，通过设置不同的像素颜色值来达到各种效果。

关键词：C++ Builder 灰度亮度对比度一．图像的灰化处理1.理论基础图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中一种非常基础，直接的空间域图像处理方法，也是图像数字化软件和图像显示软件的一个重要组成部分。

灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变原图像中每一个像素灰度值的方法。

目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。

灰度变换有时又被成为图像的灰度增强或对比度拉伸。

颜色可以为黑白色，灰度色和彩色。

工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图像。

由彩色转化为灰度的过程叫做灰度化处理，它是使RGB模型中的R=G=B。

灰度化处理是把含有亮度和色彩图像变化成灰度图像的过程。

一般情况下彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R,G,B分量的亮度（红，绿，蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0-255之间，数值越大，该点越白，即越亮，越小则越黑。

转换关系为:()()()()Gray i j R i j i j B i j=++,0.11,0.59,0.3,其中(),Gray i j为转换后的黑白图像在(),i j点处的灰度值，我们可以观察公式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。

图像处理技术的图像亮度对比度调整技巧图像处理技术是一门涉及数字图像处理和计算机视觉的学科，其应用广泛，包括图像增强、特征提取、目标检测等众多领域。

其中一个重要的任务是调整图像的亮度和对比度。

通过调整图像的亮度和对比度，可以改善图像的视觉效果，使其更加清晰明亮。

本文将介绍几种常用的图像亮度对比度调整技巧。

1. 线性变换法：线性变换法是最简单也是最常见的图像亮度和对比度调整方法。

它通过线性变换调整图像的亮度和对比度。

对于亮度调整，可以通过给图像的每个像素值增加或减少一个常数来实现。

例如，如果想增加图像的亮度，可以将图像中的每个像素值都加上一个正常数；反之，如果要减小图像的亮度，可以将图像中的每个像素值都减去一个正常数。

对于对比度调整，可以通过将图像的每个像素值乘以一个倍数来实现。

如果倍数大于1，可以增加对比度；反之，如果倍数小于1，可以减小对比度。

2. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的提高图像对比度的方法。

它通过重新分配图像的像素值，使得图像的直方图变得更加均匀。

具体而言，直方图均衡化通过计算图像中每个像素值的累积分布函数，并将其映射到一个均匀分布的像素值范围内。

这样可以使得图像中的灰度级更加均匀分布，从而增强图像的对比度。

3. γ校正：γ校正是一种通过非线性变换调整图像亮度的方法。

它是根据人眼对亮度的感知特性而提出的。

人眼对低亮度区域更加敏感，而对高亮度区域较不敏感。

因此，通过调整图像中每个像素值的幂次，可以改变图像的整体亮度。

具体而言，如果幂数大于1，可以增加亮度；反之，如果幂数小于1，可以减小亮度。

γ校正可以在显示设备上校正图像的亮度，也可以校正传感器上捕获的图像。

4. 自适应直方图均衡化：自适应直方图均衡化是直方图均衡化的一种改进方法。

它通过将图像分割成小的区域，并在每个区域内分别进行直方图均衡化，从而保留了图像的细节信息。

自适应直方图均衡化可以有效解决直方图均衡化在处理图像中包含大片相似区域时出现的过度增强或减弱对比度的问题。