【画像処理】ガンマ補正の原理・計算式

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I(x, y)、画素値の最大値をI_{max}とします。
このとき、出力画像の画素値I'(x, y)は次式で計算できます。

(1)   \begin{eqnarray*} I'(x, y)=I_{max}(\frac{I(x, y)}{I_{max}})^\frac{1}{\gamma} \end{eqnarray*}


グラフ描画用プログラム(Python)

パラメータ 説明
\gamma>1 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)
\gamma=1 変化なし
\gamma<1 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。

https://algorithm.joho.info/programming/python/opencv-gamma-correction-py/

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。

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