OpenCV中的常见图像灰度变换处理
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简介：
本篇文章将介绍在OpenCV中实现常见的图像灰度变换方法，包括直方图均衡化、伽马校正以及伪彩色变换等技术。
灰度线性变换是图像处理中的一个基本技术，用于调整图像的亮度和对比度。通过建立像素值之间的映射关系（通常表示为曲线），可以改变源图中每个像素点的数值，从而实现增强或减弱特定视觉效果的目的。
具体来说，在灰度线性变换过程中，我们使用如下简单的数学公式：
\[ g(x, y) = k \cdot f(x, y) + d \]
其中 \(f\) 表示原始图像中的某个像素值。当对每个像素应用此函数后，新的像素值（即经过处理后的亮度）为 \(y=kx+b\) （0 ≤ y ≤ 255），这里\(k\)和\(b\)是变换参数。
特别地，当我们讨论\(k\)的变化时：
- 当\(|k|>1|\)时，如果\(k>1\)，则可以增加图像对比度。这意味着像素值在经过线性变化后会拉伸分布范围，使亮的部分更亮、暗的部分更暗，从而增强视觉效果。
总之，灰度线性变换通过调整参数 \(k\) 和 \(b\) 来改变图像的整体亮度和对比度，是一种简单而有效的图像处理方法。
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