1、介紹

1.1 灰度反轉

灰度反轉是一種線性變換，是將某個範圍的灰度值映射到另一個範圍內，一般是通過灰度的對調，突出想要查看的灰度區間。

$$ S = L -1-r (r \subset [0,L-1]) $$
比如在以下胸片圖像中提取白色絮狀形狀，在黑色背景下看的不太明顯，就可以使用灰度反轉增強圖像的可視化效果。

output_img = input_img.clone();
for(int i = 0; i < input_img.rows; i++)
{
    for(int j = 0; j < input_img.cols; j++)
    {
        output_img.at<uchar>(i, j) = 255 - input_img.at<uchar>(i, j)
    }
}

1.2 圖像對數變換

對數變換可以將圖像中低灰度值的部分進行提升，顯示出低灰度部分的特徵，對高灰度值部分進行抑制，減少高灰度值部分的細節，從而實現增項圖像俺不細節，優化圖像的對比度。
$$ S=c\log(1+r) $$
其原理就是，對數曲線在像素值低的區域斜率大，在像素值高的地方斜率小。

對數變換後圖像的灰度值可能會超出0~255的區間，所以在對數變換後要進行歸一化處理，將圖像灰度值調節回0-255的區間。

    Mat LogarithmImg = grayImg.clone();
    for(int i=0;i<grayImg.rows;i++)
    {
        for(int j=0;j<grayImg.cols;j++)
        {
            LogarithmImg.at<uchar>(i,j) = 6*log((double)grayImg.at<uchar>(i,j) + 1);
        }
    }
    normalize(LogarithmImg, LogarithmImg, 0, 255,NORM_MINMAX);
    convertScaleAbs(LogarithmImg,LogarithmImg);

1.3 圖像伽馬變換

圖像的伽馬變換其實就是通過非線性變換將圖像中較暗區域的灰度值進行增強，對較亮區域的灰度值進行抑制，從而獲得圖像比較好的細節特徵。
$$ s=cr^\gamma (r\in[0, 1]) $$
r為灰度的輸入值，c為灰度縮放係數，伽馬因子控制整個變換的縮放程度。

    Mat gammaImg = grayImg.clone();
    for(int i=0;i<grayImg.rows;i++)
    {
        for(int j=0;j<grayImg.cols;j++)
        {
            gammaImg.at<uchar>(i,j) = 6*pow((double)grayImg.at<uchar>(i,j), 0.5);
        }
    }
    normalize(gammaImg, gammaImg, 0, 255,NORM_MINMAX);
    convertScaleAbs(gammaImg,gammaImg);

2、效果圖

使用lena圖進行灰度反轉、對數變換、伽馬變化測試，在Qt上實現加載和變換。

3、代碼實現

widget.h

#ifndef WIDGET_H
#define WIDGET_H

#include <QWidget>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <QResizeEvent>

QT_BEGIN_NAMESPACE
namespace Ui { class Widget; }
QT_END_NAMESPACE

using namespace cv;
class Widget : public QWidget
{
    Q_OBJECT

public:
    Widget(QWidget *parent = nullptr);
    ~Widget();

private slots:
    void on_btn_loadPic_clicked();

    void on_btn_InversionTrans_clicked();

    void on_btn_logarithmTrans_clicked();

    void on_btn_gammaTrans_clicked();

    void on_btn_resetPic_clicked();

private:
    Ui::Widget *ui;
    // 灰度圖像
    Mat grayImg;
    // Mat圖像類型轉換為QImage
    QImage cvMat2QImage(const cv::Mat &mat);
};
#endif // WIDGET_H

widget.cpp

#pragma execution_character_set("utf-8")
#include "widget.h"
#include "ui_widget.h"
#include <QDebug>

Widget::Widget(QWidget *parent)
    : QWidget(parent)
    , ui(new Ui::Widget)
{
    ui->setupUi(this);
    this->setWindowTitle("OpenCV圖像變換");
}

Widget::~Widget()
{
    delete ui;
}


void Widget::on_btn_loadPic_clicked()
{
    Mat Img = imread("lena.png");
    cvtColor(Img, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);

    QImage qImg_Gray = cvMat2QImage(grayImg);
    ui->lbl_grayPic->setPixmap(QPixmap::fromImage(qImg_Gray.scaled(ui->lbl_grayPic->size())));
}


void Widget::on_btn_InversionTrans_clicked()
{
    Mat InversionImg = grayImg.clone();
    for(int i=0;i<grayImg.rows;i++)
    {
        for(int j=0;j<grayImg.cols;j++)
        {
            InversionImg.at<uchar>(i,j) = 255 - grayImg.at<uchar>(i,j);
        }
    }
    QImage qImg_Inversion = cvMat2QImage(InversionImg);
    ui->lbl_InversionPic->setPixmap(QPixmap::fromImage(qImg_Inversion.scaled(ui->lbl_InversionPic->size())));
}


void Widget::on_btn_logarithmTrans_clicked()
{
    Mat LogarithmImg = grayImg.clone();
    for(int i=0;i<grayImg.rows;i++)
    {
        for(int j=0;j<grayImg.cols;j++)
        {
            LogarithmImg.at<uchar>(i,j) = 6*log((double)grayImg.at<uchar>(i,j) + 1);
        }
    }
    normalize(LogarithmImg, LogarithmImg, 0, 255,NORM_MINMAX);
    convertScaleAbs(LogarithmImg,LogarithmImg);
    QImage qImg_Logarithm = cvMat2QImage(LogarithmImg);
    ui->lbl_LogPic->setPixmap(QPixmap::fromImage(qImg_Logarithm.scaled(ui->lbl_LogPic->size())));
}


void Widget::on_btn_gammaTrans_clicked()
{
    Mat gammaImg = grayImg.clone();
    for(int i=0;i<grayImg.rows;i++)
    {
        for(int j=0;j<grayImg.cols;j++)
        {
            gammaImg.at<uchar>(i,j) = 6*pow((double)grayImg.at<uchar>(i,j), 0.5);
        }
    }
    normalize(gammaImg, gammaImg, 0, 255,NORM_MINMAX);
    convertScaleAbs(gammaImg,gammaImg);
    QImage qImg_Gamma = cvMat2QImage(gammaImg);
    ui->lbl_GammaPic->setPixmap(QPixmap::fromImage(qImg_Gamma.scaled(ui->lbl_GammaPic->size())));
}


void Widget::on_btn_resetPic_clicked()
{
    ui->lbl_grayPic->clear();
    ui->lbl_InversionPic->clear();
    ui->lbl_LogPic->clear();
    ui->lbl_GammaPic->clear();
}

QImage Widget::cvMat2QImage(const cv::Mat &mat)
{
    switch ( mat.type() )
    {
    // 8-bit  4 channel
    case CV_8UC4:
    {
        QImage image( (const uchar*)mat.data, mat.cols, mat.rows, static_cast<int>(mat.step), QImage::Format_RGB32 );
        return image;
    }

        // 8-bit  3 channel
    case CV_8UC3:
    {
        QImage image( (const uchar*)mat.data, mat.cols, mat.rows, static_cast<int>(mat.step), QImage::Format_RGB888 );
        return image.rgbSwapped();
    }

        // 8-bit  1 channel
    case CV_8UC1:
    {
        static QVector<QRgb>  sColorTable;
        // only create our color table once
        if ( sColorTable.isEmpty() )
        {
            sColorTable.resize( 256 );
            for ( int i = 0; i < 256; ++i )
            {
                sColorTable[i] = qRgb( i, i, i );
            }
        }
        QImage image( (const uchar*)mat.data, mat.cols, mat.rows, static_cast<int>(mat.step), QImage::Format_Indexed8 );
        image.setColorTable( sColorTable );
        return image;
    }
    default:
        qDebug("Image format is not supported: depth=%d and %d channels\n", mat.depth(), mat.channels());
        qWarning() << "cvMatToQImage - cv::Mat image type not handled in switch:" << mat.type();
        break;
    }
    return QImage();
}

4、源碼展示

本小例程的代碼放到我的開源gitte項目裏，歡迎一起學習交流，也希望能收穫你的小星星。
項目源碼GrayTrans