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