【CV系列】一种调节图像曝光度的方法

DATE: 2019-11-13

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1、参考

一种计算图像曝光度（Exposure）的方法

2、图像灰度变换

详细参考：【OpenCV图像处理】九、常见的图像灰度变换和《数字图像处理》学习笔记1–灰度变换基本概念

简单来讲，图像灰度变换可以分为线性灰度变换和非线性灰度变换，其中非线性灰度变换主要包括非线性对数变换和非线性幂次变换（比如经典的伽马变换）。Gamma校正在采集图像的预处理方面非常有用。

下面主要讲解一下经典的伽马变换：
基于幂次变换的Gamma校正是图像处理中一种非常重要的非线性变换，它与对数变换相反，它是对输入图像的灰度值进行指数变换，进而校正亮度上的偏差。通常Gamma校正常应用于拓展暗调的细节。通常来讲，当Gamma校正的值大于1时，图像的高光部分被压缩而暗调部分被扩展；当Gamma校正的值小于1时，相反的，图像的高光部分被扩展而暗调备份被压缩。

通常情况下，最简单的Gamma校正可以用下面的幂函数来表示：