画像処理におけるガンマ補正(非線形濃度変換)の原理や仕組みについてまとめました。
ガンマ補正の原理と計算式
ガンマ補正(変換)は、画像のコントラストを調節し、視認しやすくするのによく使われています。
ガンマ補正の使用例
入力画像(左)、出力画像(右)
入力画像の画素値を、画素値の最大値をとします。
このとき、出力画像の画素値は次式で計算できます。
(1)
パラメータ | 説明 |
---|---|
全体的に明るくなる。(明るい色のコントラストが小さく、暗い色のコントラストが大きくなる) | |
変化なし | |
全体的に暗くなる。(明るい色のコントラストは大きく、暗い色のコントラストは小さくなる) |
関連ページ
Python版OpenCVを用いたガンマ補正の実装例は以下ページで解説しています。
【Python/OpenCV】LUT(ルックアップテーブル)でガンマ補正・変換の高速化
Python版OpenCVのLUT(ルックアップテーブル)でガンマ補正(変換)を高速化する方法についてソースコード付きで解説します。
その他の画像処理のアルゴリズムについては以下ページで解説しています。
【画像処理入門】アルゴリズム&プログラミング
画像処理における基本的なアルゴリズムとその実装例(プログラム)についてまとめました。
コメント