查找表(LUT)轉換是基本的圖像處理功能,突出細節包含重要的信息。這些功能包括直方圖均衡化，伽馬校正，對數修正，指數的修正。
何時使用
使用LUT的轉換，通過修改的區域的動態強度較差的對比度提高的圖像的對比度和亮度.
概念
一個LUT變換轉換輸入到其它的變換後的圖像中的灰度級值從源圖像中的灰度級值。
一個LUT轉換適用於變換T（x）在指定的輸入範圍的RangeMax] rangeMin，以下列方式：
T(x) = dynamicMin if x ≤ rangeMin
f(x) if rangeMin < x ≤ rangeMax
dynamicMax if x > rangeMax
| where | x represents the input gray-level value dynamicMin = 0 (8-bit images) or the smallest initial pixel value (16-bit and floating point images) dynamicMax = 255 (8-bit images) or the largest initial pixel value (16-bit and floating point images) dynamicRange = dynamicMax - dynamicMin f(x) represents the new value. |
該函數尺度函數f（x），使得f（rangeMin）= dynamicMin和f（的RangeMax）= dynamicMax。 [rangeMin的RangeMax] F（X）的行爲，根據您所選擇的方法。
在一個8位的分辨率的情況下，LUT是256個元素的表。的數組元素的索引表示的輸入灰度級值。每一個元素的值表示的輸出值。
與一個LUT相關聯的傳遞函數有一個預期的效果的圖像的亮度和對比度。
Example
下面的示例使用下面的源圖像。在線性的源圖像的直方圖，灰色電平的時間間隔[0，49]和[191，254]不包含顯着的信息。
：
使用以下LUT變換，任何的值小於49的像素被設置爲0，並且任何一個值大於191的像素被設置爲255。在區間[50，190]擴展到[1，254]，增加強度動態的濃度區域中的像素的灰度級的範圍內[50，190]。
|
If x ∈[0, 49], F(x) =0 If x ∈[191, 254], F(x) =255 else F(x) = 1.81 × x – 89.5 |
 |
查詢錶轉換產生以下圖像。線性直方圖的新形象只包含這兩座山峯的區間[50,190]。
預定義的查找表
7個預定義的LUT可在NI視覺：線性，對數，功率1 / Y，平方根，指數次方Y，和廣場。下表顯示了每個LUT的傳遞函數，並描述了其效果在一個調色板中顯示的圖像相關聯的暗顏色的低強度值和高強度的值，如灰色的調色板的顏色鮮豔。
| LUT | Transfer Function | Shading Correction |
|---|---|---|
| Linear |  |
Increases the intensity dynamic by evenly distributing a given gray-level interval [min, max] over the full gray scale [0, 255]. Min and max default values are 0 and 255 for an 8-bit image. |
| Logarithmic Power 1/Y Square Root |
 |
Increases the brightness and contrast in dark regions. Decreases the contrast in bright regions. |
| Exponential Power Y Square |
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Decreases the brightness and contrast in dark regions. Increases the contrast in bright regions. |
Logarithmic and Inverse Gamma Correction
數和反伽馬校正擴大低灰度級範圍，同時壓縮高灰度級範圍。使用灰色的調色板時，這些轉換增加圖像的整體亮度和增加在黑暗區域的對比度，在明亮的區域中的對比度爲代價。
下面的圖表顯示瞭如何轉換的行爲。橫軸表示輸入灰度級的範圍內，並且垂直軸表示的輸出灰度級範圍。每個輸入灰度級的值繪製垂直和水平繪製其與查找曲線的交點的點，得到的輸出值。
擴大的時間間隔包含在壓縮的時間間隔含有高灰度值的灰度值低的對數，平方根，功率1 / Y功能。
較高的伽馬係數爲Y，較強的強度校正。的對數的修正具有較強的影響，比功率1 / Y功能。
Logarithmic and Inverse Gamma Correction Examples
以下一系列的插圖呈現線性和累積的各種LUT的轉換後的圖像的直方圖。更多的直方圖被壓縮，在右側，圖像越亮。
注意在左邊的圖形表示的原始圖像，圖形上的最佳權代表線性直方圖，和圖形的右下角表示累積直方圖。
下圖顯示了原始圖像和直方圖。
A Power 1/Y transformation (where Y = 1.5) produces the following image and histograms.
A Square Root or Power 1/Y transformation (where Y = 2) produces the following image and histograms.
A Logarithm transformation produces the following image and histograms.
Exponential and Gamma Correction
指數和伽瑪校正擴大高灰度級範圍，同時壓縮低灰度級範圍。當使用的灰色的調色板，這些變換圖像的整體亮度降低，並增加對比度的明亮區域，在暗區中的對比度爲代價。
下面的圖表顯示瞭如何轉換的行爲。橫軸表示輸入灰度級的範圍內，並且垂直軸表示的輸出灰度級範圍。每個輸入灰度級的值繪製垂直和水平繪製其與查找曲線的交點的點，得到的輸出值。
的指數，廣場，次方Y功能擴展包含在壓縮的時間間隔包含低灰度值高灰度值的時間間隔。
較高的伽馬係數爲Y，較強的強度校正。指數修正具有較強的影響比Y型電源功能
Exponential and Gamma Correction Examples
以下一系列的插圖呈現線性和累積的各種LUT的轉換後的圖像的直方圖。更多的直方圖被壓縮，圖像越暗。
注意在左邊的圖形表示的原始圖像，圖形上的最佳權代表線性直方圖，和圖形的右下角表示累積直方圖。
下圖顯示了原始圖像和直方圖。
A Power Y transformation (where Y = 1.5) produces the following image and histograms.
A Square or Power Y transformation (where Y = 2) produces the following image and histograms.
An Exponential transformation produces the following image and histograms.
Equalize
平衡功能是預定義的LUT查找表操作不工作。相反，在LUT的計算的基礎上的圖像的內容，其中的函數被施加。
色調均化的函數改變的像素的灰度級值，使他們變得均勻地分佈在所定義的灰度範圍，這是從0至255的8 - 比特圖像。功能聯營公司同等數量的像素每恆定的灰度級的時間間隔，並充分利用可用深淺不同的灰色。使用這種轉變，以增加圖像的對比度不使用所有灰度級。
的均衡可以被限制到一個灰度電平的時間間隔，也被稱爲均衡範圍。在這種情況下，該函數均勻分佈的像素以上的充分的時間間隔，這是屬於均衡範圍爲0至255的8 - 比特圖像。的其它像素被設置爲0。產生的圖像顯示在均衡範圍內的強度的區域具有的細節，其他方面都被清零。
Equalization Example
這個例子顯示，均衡區間[0，255]如何傳播的信息中包含的三個原峯在更大的時間間隔。轉換後的圖像顯示在原始圖像中的每個組件的詳細信息。下面的圖形顯示原始圖像和直方圖。
注意：在實施例1和實施例2中，在左邊的圖形表示的原始圖像，圖形上的最佳權代表的線性的直方圖，並在右下角的圖形表示的累積直方圖。
An equalization from [0, 255] to [0, 255] produces the following image and histograms.
| Note The cumulative histogram of an image after a histogram equalization always has a linear profile, as seen in the preceding example. |
Equalization Example 2
此示例顯示如何均衡區間[166，200]可以傳播的信息包含在原來的第三個高峯（範圍從166至200）在區間[0，255]。轉換後的圖像顯示與原來的強度範圍內的組件的詳細信息[166，200]，而所有其他組件設置爲黑色。 [166，200]到[0，255]，產生了下面的圖像和直方圖均衡。
