Image processing 在较小的强度范围内延伸对比度

在图像中的一小范围强度上应用对比度拉伸有什么用（例如，下面的强度变换）？我对对比度收缩也有同样的问题

在整个亮度范围内进行对比度拉伸可以使图像更清晰（因此，在特定情况下，其好处是显而易见的）。我的猜测是，将对比度延伸到一个小的强度范围内，可以使具有这些强度的区域更容易区分

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只需查看您提供的图形（尽管没有轴标签的图形本身非常无用）

图形的纵轴是输出强度。水平轴是输入

如果我们这样解释您的图形，我们会看到一些较低的输入值将分布（拉伸）到更大范围的输出值

以下输入值被压缩为较小的输出inverval，而其余输入值保持不变

人类很难区分非常相似的强度值。 下面的黑色矩形都显示正方形上的正方形。 在左边，它的强度是5比1，右边是50比10。 因此，通过将间隔1:5拉伸因子10，我在增加对比度的同时使矩形可见

因此，如果你有一个小区域的灰度值信息，你可以拉伸它，使它更可见的人。计算机通常不在乎

收缩具有相反的效果。你会降低对比度。这对于不包含任何信息的强度范围是有意义的。为什么要浪费这段时间

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由于我们只有有限的灰度值，如果我们牺牲另一个部分（通过缩小它），我们当然只能拉伸一个部分。

对于每个像素，沿着底部（x）轴直到图像中的当前值，然后向上直到与对比度线相交，并从输出图像中该像素的y轴读取新值。正如@Piege所说，您可以看到对比度降低的区域在输出图像中占据较小的值范围，从而为其他区域留下更多的对比度范围。嗯。