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Refer from http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/8027670
伽马校正，最好的，最高效的方法是通过table来访问：
核心函数LUT（The Core Function）¶
这是最被推荐的用于实现批量图像元素查找和更该操作图像方法。在图像处理中，对于一个给定的值，将其替换成其他的值是一个很常见的操作，OpenCV 提供里一个函数直接实现该操作，并不需要你自己扫描图像，就是:operationsOnArrays:LUT() <lut> ，一个包含于core module的函数. 首先我们建立一个mat型用于查表:
Mat lookUpTable(1, 256, CV_8U);
uchar* p = lookUpTable.data;
for( int i = 0; i < 256; ++i)
p[i] = table[i];
然后我们调用函数 (I 是输入 J 是输出):
LUT(I, lookUpTable, J);
好了该我上代码了：
- int main()
- {
- IplImage* src = cvLoadImage(“e:\\kankan\\fish.jpg”, 0 );
- IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1);
- uchar table[256];
- CreatTable_Gamma( table, 0.5 );
- LUT_Adj(src,dst,table);
- }
- void CreatTable_Gamma(uchar table[], float nPercent )
- {
- float val;
- for(int i=0;i<256;i++)
- {
- val= pow( (float)i/255.0f , nPercent)*255.0f;
- if(val>255)
- val=255;
- if(val<0)
- val=0;
- table[i]=(uchar)val;
- }
- }
创建table:
- void CreatTable_Gamma(uchar table[], float nPercent )
- {
- float val;
- for(int i=0;i<256;i++)
- {
- val= pow( (float)i/255.0f , nPercent)*255.0f;
- table[i]=(uchar)val;
- }
- }
读table :
- void LUT_Adj(const IplImage* src,IplImage* dst, uchar table[])
- {
- dptr[x] = table[sptr[x]];
- }
但是现在c++版的table 方法更高效的。我这个有点旧啦。。。
附上效果图：
Refer from http://blog.csdn.net/mjlsuccess/article/details/24544225
来自维基百科：伽马校正（Gamma correction） 又叫伽马非线性化（gamma nonlinearity）、伽马编码（gamma encoding） 或是就只单纯叫伽马（gamma）。是用来针对影片或是影像系统里对于光线的辉度（luminance）或是三色刺激值（tristimulus values）所进行非线性的运算或反运算。最简单的例子里伽马校正是由下列幂定律公式所定义的。
其中A是一个常量，输入和输出的值都为非负实数值。一般地来说在A=1的通常情况下，输入输出的值的范围都是在0到1之间。伽马值γ < 1的情况有时被称作编码伽马值（encoding gamma），而执行这个编码运算所使用上述幂定律的过程也叫做伽马压缩（gamma compression）；相对地，伽马值γ > 1的情况有时也被称作解码伽马值（decoding gamma），而执行这个解码运算所使用上述幂定律的过程也叫做“伽马展开（gamma expansion）”。
转自：http://blog.csdn.net/love_xunmeng/article/details/8274400
在计算机系统中，由于显卡或者显示器的原因会出现实际输出的图像在亮度上有偏差，而Gamma曲线矫正就是通过一定的方法来矫正图像的这种偏差的方法。一般情况下，当用于Gamma矫正的值大于1时，图像的高光部分被压缩而暗调部分被扩展，当Gamma矫正的值小于1时，图像的高光部分被扩展而暗调部分被压缩，Gamma矫正一般用于平滑的扩展暗调的细节。
公式如下：
I’ = I^gamma：表示对图像I取指数值gamma，即I'(x,y)=I(x,y)^gamma。
在matlab代码如下：
结果如下：
Gamma校正源自显示器的校正，一些论文中引用“研究表示，Gamma值取0.4或0.45是最接近人类视觉系统的”，这个待考究，Gamma校正能否提高识别结果，也需要看官自己尝试。
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