Question

重新调整PIL图像强度的最简单/最简洁的方法是什么？

假设我有一个来自12位摄像头的16位图像，因此只使用值0-4095。我想重新调整强度，以便使用整个范围0-65535。当图像表示为PIL的图像类型时，最简单/最干净的方法是什么？

到目前为止，我提出的最佳解决方案是：

pixels = img.getdata()
img.putdata(pixels, 16)

这样可行，但总是将四个最低有效位留空。理想情况下，我想将每个值向左移位四位，然后将四个最高有效位复制到四个最低有效位。我不知道该怎么做。

Answer 1

为什么要将4 msb复制回4 lsb？每个像素只有12个有效信息位。你所做的一切都不会改善这一点。如果您只有4K强度就可以了，这对大多数应用来说都很好，那么您的解决方案是正确的，可能是最佳的。如果您需要更多级别的着色，那么就像David发布的那样，使用直方图重新计算。但是，这将明显变慢。

但是，将4 msb复制到4 lsb不是要走的路：）

Answer 2

你需要做直方图拉伸（link to a similar question I answered）而不是直方图均衡： histogram stretch http://cct.rncan.gc.ca/resource/tutor/fundam/images/linstre.gif

Image source

在您的情况下，您需要所有像素值 16 ，这是两个动态范围（65536/4096）之间的因素。

Answer 3

由于你知道像素值是0-4095，我找不到比这更快的方法：

new_image= image.point(lambda value: value<<4 | value>>8)

根据documentation，无论图像大小如何，lambda函数最多都会被调用4096次。

编辑：由于指向的函数必须属于argument * scale + offset图片中I的形式，因此使用point这是最好的功能：

new_image= image.point(lambda argument: argument*16)

最大输出像素值为65520。

第二步：

您自己的解决方案的修改版本，使用itertools来提高效率：

import itertools as it # for brevity
import operator

def scale_12to16(image):
    new_image= image.copy()
    new_image.putdata(
        it.imap(operator.or_,
            it.imap(operator.lshift, image.getdata(), it.repeat(4)),
            it.imap(operator.rshift, image.getdata(), it.repeat(8))
        )
    )
    return new_image

这避免了point函数参数的限制。

Answer 4

您需要做的是Histogram Equalization。关于如何使用python和pil：

LINK1
LINK2

编辑：将每个值向左移位四位的代码，然后将四个最高有效位复制到四个最低有效位...

def f(n):
   return  n<<4 + int(bin(n)[2:6],2)

print(f(0))
print(f(2**12))

# output
>>> 0
    65664 # Oops > 2^16

Answer 5

也许你应该传递16.（一个浮点数）而不是16（一个int）。我试图测试它，但由于某种原因putdata根本没有倍增...所以我希望它只适合你。

重新调整PIL图像的强度

5 个答案:

第二步：