图像灰度变换 原理
直方图均衡化的基本原理图像灰度变换是一种图像处理的方法，通过改变图像的灰度级别来增强或调整图像的显示效果。其原理是对图像中的每个像素点进行灰度级别的转换。常用的灰度变换函数有线性灰度变换、非线性灰度变换和直方图均衡化。
线性灰度变换是指通过线性映射将原图像的灰度级别转换为新的灰度级别。常见的线性灰度变换函数有平移、缩放和对比度调整。平移是将当前灰度级别加上一个偏移量，从而改变整个图像的亮度。缩放是将灰度级别乘上一个缩放因子，从而调整图像的对比度。对比度调整是通过同时进行平移和缩放，改变图像的亮度和对比度。
非线性灰度变换是指通过非线性函数将原图像的灰度级别转换为新的灰度级别。常见的非线性灰度变换函数有幂律变换和对数变换。幂律变换是通过对原图像的每个像素点进行幂次运算，从而调整图像的亮度和对比度。对数变换是将原图像的灰度级别取对数，从而改变图像的亮度和对比度。
直方图均衡化是一种将原图像的灰度级别映射到均匀分布的灰度级别上的方法。其原理是通过
计算原图像的灰度直方图，并根据直方图进行灰度级别的重新分布。这样可以增强图像的对比度和细节，并改善图像的视觉效果。
通过灰度变换，可以调整图像的亮度、对比度、彩等特性，从而改善图像的视觉效果、增强图像的细节和信息。在图像处理和计算机视觉领域，灰度变换是一种常用的图像增强和预处理方法。

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