【OpenCV 例程200篇】43. 圖像的灰度變換（對數變換）

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

對數變換可以由以下公式描述：
$$Dt=c?log(1+D)$$
對數曲線在像素值較低的區域斜率大，在像素值較高的區域斜率小。對數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。對數變換后，較暗區域的對比度提升，可以增強圖像的暗部細節。

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

例程：1.55 圖像的對數變換

# 1.55 圖像的非線性灰度變換：對數變換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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（本節完）

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總結

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