重新调整 PIL 图像的强度答案

【问题标题】：Rescale intensities of a PIL Image重新调整 PIL 图像的强度
【发布时间】：2009-08-25 12:25:51
【问题描述】：

重新调整 PIL 图像强度的最简单/最干净的方法是什么？

假设我有一个来自 12 位相机的 16 位图像，所以只有 0–4095 的值在使用中。我想重新调整强度，以便使用 0-65535 的整个范围。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？

目前我想出的最佳解决方案是：

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

这可行，但始终将四个最低有效位留空。理想情况下，我想将每个值向左移动四位，然后将四个最高有效位复制到四个最低有效位。我不知道怎么做那么快。

【问题讨论】：

标签： python image-processing python-imaging-library

【解决方案1】：

既然你知道像素值是 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，lambda 函数将被调用最多 4096 次，无论您的图像大小。

编辑：由于在I 图像中赋予点必须的函数形式为argument * scale + offset，那么这是使用point 函数的最佳方法：

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

最大输出像素值为 65520。

第二次拍摄：

您自己的解决方案的修改版本，使用itertools 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。

【讨论】：

这是一个非常好的主意，但是因为 16 位图像如果 PIL 类型为“I”，point 的参数必须是 argument * scale + offset 形式的函数。
你是对的，当然。希望“第二次拍摄”对您来说足够高效。

【解决方案2】：

为什么要将 4 msb 复制回 4 lsb？每个像素只有 12 个有效位信息。您所做的任何事情都不会改善这一点。如果您可以接受只有 4K 的强度，这对于大多数应用程序来说都很好，那么您的解决方案是正确的并且可能是最佳的。如果您需要更多级别的阴影，那么正如大卫发布的那样，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 不是可行的方法:)

【讨论】：

我想复制 4 MSB 的原因是它会使用整个范围 0–(2^16-1)，因此原始图像中的饱和像素在重新缩放的图像中会显得饱和好吧。
确实，这是升级到每个通道更高位数的标准方法。

【解决方案3】：

你需要做一个直方图拉伸（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，您需要将所有像素值乘乘以 16，这是两个动态范围 (65536/4096) 之间的因子。

【讨论】：

【解决方案4】：

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

LINK1
LINK2

编辑：代码将每个值向左移动四位，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

【讨论】：

两个链接完全一样
不，直方图均衡以不同方式拉伸直方图的不同部分。我要做的只是均匀地拉伸直方图，以便使用整个强度范围。

【解决方案5】：

也许您应该传递 16.（浮点数）而不是 16（整数）。我试图对其进行测试，但由于某种原因，putdata 根本不会成倍增加......所以我希望它对你有用。

【讨论】：