图像对比度增强实验

基于Retinex模型的低光照图像增强算法研究基于Retinex模型的低光照图像增强算法研究摘要：随着数字图像的广泛应用，低光照图像增强成为一个重要的研究领域。

本文通过分析Retinex模型原理，针对低光照图像的特点和问题，研究了基于Retinex模型的低光照图像增强算法。

该算法以Retinex模型为基础，通过对图像进行多尺度分解和组合，对低光照图像的亮度和对比度进行调整，从而提高图像的质量。

实验结果表明，该算法能有效地改善低光照图像的视觉效果，提高图像的清晰度和细节。

1. 引言低光照图像一直是数字图像处理领域的一个重要问题。

在低光照条件下，图像的亮度和对比度较低，色彩饱和度不高，导致图像的细节无法清晰显示，影响图像的观感和质量。

因此，低光照图像增强一直是一个研究的热点。

2. Retinex模型原理Retinex是一种用于图像增强的经典算法，主要基于人眼视觉系统的特性。

该模型认为人眼在看到同一个场景时，会根据不同的亮度来调整自身的适应性。

Retinex模型通过模拟人眼的适应过程，对图像进行亮度和对比度的调整，从而增强图像的质量。

Retinex模型主要包括两个部分：多尺度分解和组合。

3. 基于Retinex模型的低光照图像增强算法基于Retinex模型的低光照图像增强算法主要包括以下几个步骤：（1）图像预处理：首先，对低光照图像进行预处理，包括降噪、去除阴影等操作，以提高图像的质量。

（2）多尺度分解：将图像分解为不同尺度的图像，通过对图像进行高斯滤波和下采样，得到不同尺度的图像。

（3）亮度调整：对每个尺度的图像进行亮度调整，提取图像中的亮度信息，去除图像中的噪点和阴影。

（4）对比度调整：对调整后的图像进行对比度增强，使图像的细节更加明显。

（5）多尺度图像的组合：将调整后的图像进行多尺度重建，得到增强后的图像。

4. 实验结果与分析我们使用了一组低光照图像进行实验，比较了基于Retinex模型的低光照图像增强算法与其他经典算法的效果。

实验报告实验名称：图像处理姓名：刘强班级：电信1102学号：1404110128实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”，能够进行图像处理方面的简单操作；2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理，了解编程实现的具体步骤；3、观察图像的灰度直方图，明确直方图的作用和意义；4、观察图像点运算和几何变换的结果，比较不同参数条件下的变换效果；5、观察图像正交变换的结果，明确图像的空间频率分布情况。

三、实验原理1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，它描述了一幅图像的灰度分布情况，为图像的相关处理操作提供了基本信息。

图像点运算是一种简单而重要的处理技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。

点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作，而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。

如果输入图像为A(x,y)，输出图像为B(x,y)，则点运算可以表示为：B(x,y)＝f[A(x,y)]其中f(x)被称为灰度变换（Gray Scale Transformation，GST）函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。

一旦灰度变换函数确定，该点运算就完全确定下来了。

另外，点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。

点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。

点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。

图像几何变换是图像的一种基本变换，通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等，其理论基础主要是一些矩阵运算，详细原理可以参考有关书籍。

实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。

下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图，如下：2、图像正交变换的基本原理及编程实现步骤数字图像的处理方法主要有空域法和频域法，点运算和几何变换属于空域法。

物理实验技术中图像处理的技巧与注意事项在物理实验中，图像处理技术被广泛应用于数据采集、分析以及实验结果的展示中。

良好的图像处理能够提高实验数据的准确性和可靠性，并给实验结果的呈现带来更多的信息和视觉效果。

本文将介绍一些物理实验中图像处理的技巧与注意事项。

一、图像采集与处理的准备工作在进行物理实验之前，需要进行图像采集与处理的准备工作。

首先，选择合适的图像采集设备，如数码相机或高速相机等。

其次，要设置合适的摄像参数，包括曝光时间、白平衡、对焦等。

在进行图像处理时，还需要选择合适的图像处理软件，如Photoshop、ImageJ等。

二、图像采集与处理的技巧1. 标定图像尺度：在使用图像进行测量时，需要确定图像中的物理尺度。

一种简单的方法是在实验中放置一个已知尺寸的标尺或物体，通过测量标尺或物体在图像中的像素尺寸，可以得到像素与物理尺寸的转换关系。

2. 图像去噪：在一些实验条件不理想的情况下，图像中可能会存在噪声。

为了减少噪声的影响，可以使用图像处理软件中的降噪滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。

对于一些特定类型的噪声，还可以采用适应性滤波算法进行去噪处理。

3. 图像增强：为了提高图像的清晰度和对比度，可以使用图像处理软件中的增强功能。

例如，可以调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，以达到更好的视觉效果。

4. 图像分割：在一些实验中，需要对图像进行分割，提取感兴趣的目标物体。

常见的分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。

通过图像分割，可以对实验结果进行精确的量化分析。

5. 图像配准：在一些需要比较差异图像的实验中，需要对图像进行配准，使得它们具有相同的尺度和方向。

常见的图像配准方法包括基于特征点匹配的配准和基于图像变换的配准。

三、图像采集与处理的注意事项1. 光照条件的控制：光照条件对图像采集有很大的影响，因此需要对实验环境的光照进行控制。

避免强烈的直射光以及背光情况，尽量保持均匀的光照条件。

2. 采样率与分辨率的选择：在进行图像采集时，需要选择适当的采样率和分辨率。

《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的(1) 理解数字图像处理的基本概念和原理；(2) 掌握常用的数字图像处理方法和技术；(3) 能够运用数字图像处理软件进行图像处理和分析。

2. 实验要求(1) 熟悉计算机操作和图像处理软件的使用；(2) 能够阅读和理解图像处理相关的文献资料；二、实验内容与步骤1. 实验内容(1) 图像读取与显示；(2) 图像的基本处理方法：灰度化、二值化、滤波；(3) 图像的增强与复原；(4) 图像的分割与描述；(5) 图像的压缩与编码。

2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件，导入实验所需的图像；(2) 进行图像的基本处理，观察处理前后的效果；(3) 应用图像的增强与复原方法，改善图像的质量；(4) 使用图像的分割与描述技术，提取图像中的目标区域；(5) 对图像进行压缩与编码，观察压缩后的效果。

三、实验注意事项1. 实验前请确保已经安装了图像处理软件，并熟悉其基本操作；3. 在进行图像分割与描述时，请合理选择阈值和算法，确保目标区域的准确提取；四、实验报告要求1. 实验报告应包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结；2. 实验报告中应详细描述实验过程中遇到的问题及解决方法；3. 实验报告应有清晰的图像处理结果展示，并附上相关图像的处理参数和效果对比；五、实验评分标准1. 实验目的与要求（20分）：是否达到实验目的，是否符合实验要求；2. 实验内容与步骤（30分）：是否完成实验内容，是否遵循实验步骤；3. 实验注意事项（20分）：是否注意实验注意事项，处理过程中是否出现错误；4. 实验报告要求（30分）：报告结构是否完整，描述是否清晰，图像处理结果是否合理，总结是否到位。

评分总分：100分。

六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的(1) 学习如何使用图像处理软件读取和显示图像。

2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件。

(2) 导入实验所需的图像文件。

大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告实验名称图像处理指导教师洪杰文华滢年级08 学号23 成绩一、预习部分1、实验目的2、实验基本原理3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）1、实验目的：（1）熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标，掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。

（2）了解和掌握数字图像压缩的概念，观察不同的压缩比对图像的影响。

（3）了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法，掌握前景色和背景色的概念及调整方法，掌握色彩填充的基本概念及应用。

（4）了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法，熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。

（5）通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理，一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示，并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。

在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上，对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。

2、实验基本原理：基于photoshop软件的图像处理。

3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）：Adobe Photoshop二、实验操作部分1、实验操作过程2、实验数据、观察到的实验现象1、实验操作过程：1.图像的基本变换（1）自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。

在Photoshop中打开该图像，记录其技术参数：文件格式、文件容量，图像尺寸（pixel和cm）、分辨率、色彩模式等。

文件格式：JPEG 图像；文件容量：59.7kb；图像尺寸（pixel和cm）：600×600pixel；分辨率：72像素/英寸；色彩模式：RGB模式。

（2）对该图像重采样，要求采样后的图像分辨率为150dpi，图像尺寸为300×300pixel。

色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式，按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件；重新打开并观察变换后的显示效果，并记录各个文件的容量。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过遥感技术，分析特定区域的生态环境、土地利用变化以及灾害影响等方面，提高对遥感数据解读和分析的能力，为相关领域的决策提供科学依据。

二、实验原理遥感技术是利用航空、航天等平台获取地表信息的一种手段，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取地表的物理、化学、生物等信息。

本实验主要涉及以下原理：1. 遥感图像的获取：通过卫星、航空等平台获取特定区域的遥感图像。

2. 遥感图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正等预处理，提高图像质量。

3. 遥感图像分析：利用遥感图像处理软件对遥感图像进行分类、变化检测、纹理分析等分析，提取地表信息。

4. 影响分析：结合相关领域知识，对分析结果进行解释和评价，揭示地表现象的成因和影响。

三、实验数据本次实验选用某区域2010年和2020年的遥感影像数据，包括多光谱、全色等数据。

四、实验步骤1. 数据预处理：- 对遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素的影响。

- 对遥感影像进行几何校正，消除图像畸变。

- 对遥感影像进行裁剪，提取研究区域。

2. 遥感图像分析：- 利用遥感图像处理软件对遥感影像进行分类，提取地表信息，如土地利用类型、植被覆盖度等。

- 对遥感影像进行变化检测，分析研究区域土地利用变化情况。

- 对遥感影像进行纹理分析，揭示地表现象的分布特征。

3. 影响分析：- 结合相关领域知识，对分析结果进行解释和评价。

- 分析研究区域生态环境、土地利用变化以及灾害影响等方面的成因和影响。

五、实验结果与分析1. 土地利用变化：- 通过变化检测，发现研究区域在2010年至2020年间，耕地、林地、草地等土地利用类型发生了显著变化。

- 具体表现为：耕地面积减少，林地、草地面积增加。

2. 植被覆盖度：- 通过植被指数分析，发现研究区域植被覆盖度总体呈上升趋势，表明生态环境有所改善。

3. 灾害影响：- 通过遥感影像分析，发现研究区域在2010年至2020年间，受洪涝、干旱等灾害影响较大。

物理实验技术如何调节光路以获得清晰图像在物理实验中，获得清晰图像是非常重要的，因为只有清晰的图像才能让实验研究者准确地观察和分析实验结果。

为了获得清晰图像，调节光路是至关重要的一步。

本文将介绍物理实验中常用的光路调节技术，包括聚焦、减小散射和消除干涉等。

在物理实验中，聚焦是获得清晰图像的关键。

聚焦的目的是使光线通过样品后能够准确地集中在成像平面上。

为了实现聚焦，一个常用的调节技术是通过改变物镜的位置。

物镜的位置决定了被成像的样品与物镜之间的距离，当样品与物镜之间的距离适当时，物镜可以将光线聚焦在成像平面上，从而获得清晰的图像。

此外，还可以调整光源的位置和强度，以使光线更好地聚焦在样品上。

除了聚焦，减小散射也是获得清晰图像的重要步骤。

散射是指光线经过样品或光学元件后，由于不均匀介质或表面的粗糙度而改变方向的现象。

散射会导致图像模糊，降低图像的清晰度和对比度。

为了减小散射，可以采取一些措施。

首先，选择较小的入射角可以减小散射。

较小的入射角可以减小光线与样品或光学元件表面之间的相互作用，从而减少散射的发生。

其次，使用适当的滤光片可以减小散射。

滤光片可以选择吸收一部分特定波长的光线，从而减少光线与样品或光学元件的相互作用。

最后，使用高质量的样品和光学元件也可以减小散射。

高质量的样品和光学元件具有较低的表面粗糙度和较好的光学性能，可以减少散射的发生。

消除干涉是调节光路的另一个重要技术，特别是在使用干涉仪等光学设备时。

干涉是指两束或多束光相互作用形成干涉图样的现象。

干涉会导致图像上出现明暗条纹，从而降低图像的清晰度。

为了消除干涉，可以采取一些方法。

首先，使用偏振片可以减少干涉的发生。

偏振片可以选择性地透过具有特定方向偏振的光线，从而减少其他方向光线的干涉效应。

其次，调整光路以使干涉图样最小化。

通过调整光路的角度或位置，可以减小干涉图样的干扰，达到清晰图像的效果。

除了上述技术，还有一些其他的调节技术可以改善光路以获得清晰图像。

遥感图像处理实验目录实验二影像的地理坐标定位和校正实验三使用ENVI进行正射校正实验四图像镶嵌实验五图像融合实验六波段组合计算及图像增强实验七图像分类实验八使用ENVI进行三维曲面浏览与飞行实验九地图制图09级林学四班汤瑞芳20090143 注：本实验报告共分为两部分，其一为实验的详细过程，其二为实验结果的整理及实验心得实验二影像的地理坐标定位和校正实验目的:1）掌握如何在ENVI中对影像进行地理校正2）添加地理坐标3）如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正实验内容：1图像文件头文件的修改步骤：1）打开并显示SPOT数据ENVI主菜单中file →open image file，从envidata目录bldr_reg文件夹下的bldr_sp.img文件，从可用波段列表对话框中点击Grey scale，点击Load Band按钮加载这幅影像到一个新的显示窗口中。

2）修改ENVI头文件中的地图信息右击bldr_sp.img—》Map inf，快捷菜单Edit Map Information。

点击Projection/Datum文本旁边的箭头切换按钮，DMS或者DDEG，分别在度分秒和十进制的度之间进行切换。

点击Cancel，推出Edit Map Information对话框。

修改图像的pixel size信息，添加公里网格和地图标注。

保存图像。

file →save image as →image file。

输出路径和输出文件名称2 影像对影像的几何配准利用SPOT图像校正Landsat TM步骤：1）打开TM图像从ENVI主菜单中，选择file →open image file，从envidata目录下的bldr_reg子目录选择bldr_tm.img文件。

在列表中选择band3，点击display#1按钮，并从下拉式菜单中选择new display。

点击Load Band 按钮，把TM的band3波段的影像加载到新显示窗口中。

数字图像实验报告数字图像实验报告引言：数字图像处理是一门涉及计算机科学和电子工程的学科，它通过对图像进行数字化处理，实现对图像的分析、增强和改变。

本实验报告旨在介绍数字图像处理的基本概念和实验结果，以及对实验结果的分析和讨论。

一、实验目的本次实验的主要目的是了解数字图像处理的基本原理和方法，通过实践掌握常见的图像处理技术，并对实验结果进行分析和评估。

二、实验过程1. 图像获取在本次实验中，我们使用了一张自然风光的彩色图像作为实验对象。

这张图像包含了丰富的颜色和细节，能够很好地展示数字图像处理的效果。

2. 图像预处理在进行图像处理之前，我们需要对图像进行预处理，以便更好地进行后续处理。

预处理包括图像去噪、增强和边缘检测等步骤。

我们使用了常见的滤波算法对图像进行去噪处理，然后使用直方图均衡化技术对图像进行增强，最后使用边缘检测算法提取图像的边缘信息。

3. 图像分割图像分割是将图像分成若干个具有独立特征的区域的过程。

我们使用了基于阈值的分割方法对图像进行分割，通过调整阈值的大小，可以得到不同的分割结果。

4. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，用于进一步分析和处理。

我们使用了常见的特征提取算法，如边缘检测、角点检测和纹理特征提取等，从图像中提取出了边缘、角点和纹理等特征。

5. 图像重建图像重建是将经过处理的图像恢复到原始状态的过程。

我们使用了图像插值算法对图像进行重建，通过插值算法，可以将图像的分辨率提高，从而得到更清晰的图像。

三、实验结果经过以上的处理步骤，我们得到了一系列经过处理的图像。

通过对比原始图像和处理后的图像，我们可以看到图像处理对图像的改变和影响。

在图像去噪和增强的过程中，我们成功地去除了图像中的噪声，并增强了图像的对比度和细节。

在图像分割和特征提取的过程中，我们成功地将图像分割成若干个具有独立特征的区域，并提取出了图像的边缘、角点和纹理等特征。

在图像重建的过程中，我们成功地提高了图像的分辨率，得到了更清晰的图像。

《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的（1）理解数字图像处理的基本概念和原理；（2）掌握常用的数字图像处理方法和技术；（3）提高实际操作能力和解决问题的能力。

2. 实验要求（1）熟悉实验环境和相关软件；（2）认真阅读实验教材和参考资料；二、实验内容与步骤1. 实验内容（1）图像读取与显示；（2）图像基本运算；（3）图像滤波；（4）图像增强；（5）图像边缘检测。

2. 实验步骤（1）打开实验软件，导入图像；（2）进行图像基本运算，如加、减、乘、除等；（3）应用图像滤波算法，如低通滤波、高通滤波等；（4）采用图像增强技术，如直方图均衡化、对比度增强等；（5）利用图像边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。

三、实验注意事项1. 实验环境要求：确保实验环境稳定，网络畅通，软件安装正确；2. 实验数据要求：使用规定的图像数据进行实验，确保数据质量；3. 实验操作要求：严格按照实验步骤进行操作，注意调整参数；四、实验评价与评分标准1. 实验结果评价：根据实验要求，评估实验结果的正确性和效果；2. 实验报告评价：评估实验报告的完整性、逻辑性和表达能力；3. 实验操作评价：评估实验操作的规范性和熟练程度。

五、实验拓展与建议1. 实验拓展：尝试研究其他数字图像处理技术和算法；2. 学习建议：深入学习数字图像处理的基本理论和应用领域；3. 实践建议：多进行实际操作，参加相关竞赛或项目，提高综合能力。

六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的（1）掌握图像读取和显示的基本方法；（2）熟悉实验软件的操作界面。

2. 实验内容（1）打开实验软件，导入图像；（2）显示原图像；（3）进行图像的放大、缩小、旋转等操作；（4）保存实验结果。

3. 实验步骤（1）打开实验软件，选择图像文件；（2）导入图像，观察原图像；（3）利用软件工具对图像进行放大、缩小、旋转等操作；（4）保存实验结果，关闭软件。

七、实验二：图像基本运算1. 实验目的（1）掌握图像加、减、乘、除等基本运算方法；（2）了解图像运算的原理和应用。

《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的（1）理解数字图像处理的基本概念和原理；（2）掌握常用的数字图像处理方法和技术；（3）培养实际操作数字图像处理软件的能力。

2. 实验要求（1）熟悉计算机操作系统和图像处理软件的使用；（2）了解图像处理的基本概念，如图像采样、量化、图像增强、滤波等；（3）能够根据实际需求选择合适的图像处理方法。

二、实验内容与步骤1. 实验内容（1）图像采样与量化；（2）图像增强；（3）图像滤波；（4）图像边缘检测；（5）图像分割。

2. 实验步骤（1）打开图像处理软件，导入实验所需图像；（2）进行图像采样与量化，观察图像质量的变化；（3）应用图像增强技术，改善图像的视觉效果；（4）利用图像滤波去除图像噪声，提高图像质量；（5）进行图像边缘检测和分割，提取感兴趣的区域。

三、实验原理与方法1. 图像采样与量化原理：图像采样是将图像在空间域上离散化，量化是将图像的像素值进行限制。

方法：设置采样间隔和量化级别，对图像进行采样和量化处理。

2. 图像增强原理：通过对图像像素值进行变换，提高图像的视觉效果。

方法：采用直方图均衡化、对比度增强、锐化等方法进行图像增强。

3. 图像滤波原理：通过卷积运算，去除图像噪声和冗余信息。

方法：选择合适的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带阻滤波器等，对图像进行滤波处理。

4. 图像边缘检测原理：检测图像中像素值变化显著的点，找出图像的边缘。

方法：采用梯度算子、Sobel算子、Canny算子等方法进行边缘检测。

5. 图像分割原理：将图像划分为具有相似特征的区域，实现图像的分割。

方法：采用阈值分割、区域生长、边缘追踪等方法进行图像分割。

四、实验注意事项1. 实验前请确保熟悉图像处理软件的使用；2. 实验过程中注意调整参数的取值，观察图像效果的变化；五、实验评价与思考1. 实验评价（1）能否正确进行图像采样与量化；（2）能否有效地进行图像增强和滤波处理；（3）能否准确地进行图像边缘检测和分割；（4）实验报告的质量。

低光环境下图像增强的自适应伽玛校正法在现代图像处理领域，低光环境下的图像增强是一个重要的研究课题。

由于光照不足，低光图像往往呈现出噪声多、对比度低、细节模糊等问题，这给图像的分析和理解带来了很大的挑战。

为了改善低光图像的质量，研究者们提出了多种图像增强技术，其中自适应伽玛校正法因其简单有效而受到广泛关注。

一、低光环境下图像增强的必要性在低光环境下，由于环境光照强度低，摄像头捕获到的图像往往亮度不足，导致图像中的许多细节信息丢失，影响了图像的可读性和可用性。

例如，在夜间监控、天文观测、医学成像等领域，低光图像的增强对于获取清晰、可识别的图像至关重要。

因此，开发有效的低光图像增强技术，以提高图像的亮度、对比度和细节，是图像处理领域的一个重要研究方向。

二、自适应伽玛校正法的原理伽玛校正是一种广泛使用的图像亮度调整技术，它通过非线性变换来调整图像的亮度和对比度。

在伽玛校正中，图像的每个像素值都会乘以一个伽玛值，然后进行幂次变换。

自适应伽玛校正法是伽玛校正的一种改进，它根据图像的局部特征动态调整伽玛值，以实现更精细的亮度和对比度调整。

自适应伽玛校正法的核心思想是，图像的不同区域可能需要不同的伽玛值来达到最佳的视觉效果。

例如，图像的暗部可能需要更高的伽玛值来提升亮度，而亮部则需要较低的伽玛值来避免过曝。

通过分析图像的局部特征，如直方图、梯度等，可以确定每个区域的最佳伽玛值。

三、自适应伽玛校正法的实现步骤1. 图像预处理：在进行自适应伽玛校正之前，通常需要对图像进行预处理，以减少噪声和增强图像的边缘信息。

预处理步骤可能包括去噪、锐化等操作。

2. 局部特征提取：对预处理后的图像进行局部特征提取，这可能包括计算图像的局部直方图、梯度图等。

这些特征将用于后续的伽玛值计算。

3. 伽玛值计算：根据提取的局部特征，为图像的每个区域计算合适的伽玛值。

这一步骤通常涉及到一个优化过程，目标是最大化图像的对比度和细节。

4. 伽玛校正：使用计算得到的伽玛值对图像进行伽玛校正。