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Python灰度變換中的對(duì)數(shù)變換專項(xiàng)分析實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間：2022年10月18日 09:05:17   作者：Henry_zs  
灰度變換是指根據(jù)某種目標(biāo)條件按一定變換關(guān)系逐點(diǎn)改變?cè)磮D像中每個(gè)像素灰度值的方法。目的是改善畫質(zhì)，使圖像顯示效果更加清晰。圖像的灰度變換處理是圖像增強(qiáng)處理技術(shù)中的一種非?；A(chǔ)、直接的空間域圖像處理方法，也是圖像數(shù)字化軟件和圖像顯示軟件的一個(gè)重要組成部分

1. 原理

對(duì)數(shù)變換的公式為：

其中：c是伸縮系數(shù)，常設(shè)為1。src為輸入的原圖像，dst為經(jīng)過對(duì)數(shù)變換的輸出圖像

對(duì)數(shù)變換的曲線為：

由曲線的形狀可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)數(shù)變換將輸入中范圍較窄的低灰度值映射為輸出中灰度值較寬的部分。也就是對(duì)數(shù)變換可以提升原圖中暗區(qū)的對(duì)比度，同時(shí)可以壓縮明亮區(qū)的對(duì)比度。

反對(duì)數(shù)變換的效果剛好相反

2. 代碼

import numpy as np
import cv2
def log(x):
    y =np.log(1+x)
    ym = y- y.min()
    dst = (ym / ym.max()) * 255
    return dst.astype(np.uint8)
img = cv2.imread('./f.jpg',0)
dst = log(img)
cv2.imshow('img',np.hstack((img,dst)))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

處理的結(jié)果為

注：

因?yàn)閳D像經(jīng)過對(duì)數(shù)變換后的值域很小，所以需要放大到0-255范圍當(dāng)中

  • 一般來說可以直接將對(duì)數(shù)變換后的圖像dst / dst.max()，然后在乘上255
  • 圖中演示的代碼為圖像處理書上給出的縮放Gm = Gm - Gm.min() , dst = Gm / Gm.max()在乘上255
  • 兩者的區(qū)別是。書上的可以將灰度值最低的部分映射為0，而第一種方法有時(shí)候會(huì)出現(xiàn)這樣的情況。這是因?yàn)閳D像的背景部分雖然是黑色，但灰度值不是0，經(jīng)過對(duì)數(shù)變換會(huì)將灰度值低的區(qū)域?qū)Ρ榷壤?，所以?huì)出現(xiàn)灰蒙蒙的樣子

而使用書上的方法則不會(huì)出現(xiàn)這種情況

到此這篇關(guān)于Python灰度變換中的對(duì)數(shù)變換專項(xiàng)分析實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python對(duì)數(shù)變換內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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