【OpenCV 例程200篇】43. 圖像的灰度變換（對數(shù)變換）

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線性灰度變換將原始圖像灰度值的動態(tài)范圍按線性關(guān)系擴展到指定范圍或整個動態(tài)范圍。

對數(shù)變換可以由以下公式描述：
$$Dt=c?log(1+D)$$
對數(shù)曲線在像素值較低的區(qū)域斜率大，在像素值較高的區(qū)域斜率小。對數(shù)變換將輸入中范圍較窄的低灰度值映射為范圍較寬的灰度級，輸入中的高灰度值則被映射為范圍較窄的灰度級。對數(shù)變換后，較暗區(qū)域的對比度提升，可以增強圖像的暗部細節(jié)。

對數(shù)變換實現(xiàn)了擴展低灰度值而壓縮高灰度值的效果，廣泛應(yīng)用于頻譜圖像的顯示中。對數(shù)變換的典型應(yīng)用是傅立葉頻譜的動態(tài)范圍很寬，直接顯示時受顯示設(shè)備動態(tài)范圍的限制而丟失大量的暗部細節(jié)；使用對數(shù)變換將圖像的動態(tài)范圍進行非線性壓縮后，就可以清晰地顯示。

例程：1.55 圖像的對數(shù)變換

# 1.55 圖像的非線性灰度變換：對數(shù)變換img = cv2.imread("../images/Fig0305a.tif", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像normImg = lambda x: 255. * (x-x.min()) / (x.max()-x.min()+1e-6) # 歸一化fft = np.fft.fft2(img) # 傅里葉變換fft_shift = np.fft.fftshift(fft) # 中心化amp = np.abs(fft_shift) # 傅里葉變換的頻譜amp = np.uint8(normImg(amp)) # 映射到 [0, 255]ampLog = np.abs(np.log(1 + np.abs(fft_shift))) # 對數(shù)變換ampLog = np.uint8(normImg(ampLog)) # 映射到 [0, 255]plt.figure(figsize=(9, 5))plt.subplot(131), plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255), plt.title('Original'), plt.axis('off')plt.subplot(132), plt.imshow(amp, cmap='gray', vmin=0, vmax=255), plt.title("FFT spectrum"), plt.axis('off')plt.subplot(133), plt.imshow(ampLog, cmap='gray', vmin=0, vmax=255), plt.title("FFT spectrum - log trans"), plt.axis('off')plt.tight_layout()plt.show()

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（本節(jié)完）

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【OpenCV 例程200篇】05. 圖像的屬性（np.shape）
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【OpenCV 例程200篇】100. 自適應(yīng)局部降噪濾波器

總結(jié)

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