基本的灰度變換函數——對數變換

對數變換的通用形式爲：，其中c是一個常數，

由對數函數的性質可知，改變換將範圍較窄的低灰度值映射爲較寬範圍的灰度值，相反地，對高輸入灰度值也是如此。

我們使用這種類型的變換來擴展圖像中，暗像素的值，同時壓縮更高灰度級的值。反對數變換的作用與此相反。

下面用Python實現圖像的對數變換：

使用的圖片數據爲：

 導入要使用的第三方庫：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

 讀取圖片並可視化：

img = Image.open('小亮點.jpg')
plt.axis('off')
plt.imshow(img)
plt.show()

 

 將圖像數據轉換爲numpy數組：

img_data = np.array(img)

 定義變換函數：

def logarithm_transformation(img, func):
    img_data = np.array(img)
    a = np.shape(img_data)
    new_img = []
    for i in range(a[0]):
        new_row = []
        for j in range(a[1]):
            data = list(img_data[i][j])
            new_data = func(data)
            new_row.append(np.array(new_data))
        new_img.append(np.array(new_row))
    return new_img

def function(data):
    new_data = []
    for k in data:
        a = int(1*math.log(1+k))
        new_data.append(a)
    return new_data

 調用，並可視化結果：

new_img = logarithm_transformation(img, function)
new_img = np.array(new_img)
new_img = Image.fromarray(new_img.astype('uint8')).convert('RGB')

plt.figure(figsize=(72,128))
plt.subplot(121)
plt.axis('off')
gray1 = new_img.convert('L')
plt.imshow(gray1, cmap='gray')
plt.subplot(122)
plt.axis('off')
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show()

 該例子中使用的參數c=1：

左側爲目標結果圖像，右側爲原圖像