[图像增强][灰度变换]3. 对数非线性变换

1. 基本原理

对数变换，属于非线性变换，变换关系如下（举例）：

表达式形式如下：

我们通过二次导数可知，随着输入 f 的增大， 越来越小，即 变得越来越平缓，其图像含义是处于前段的像素值宽度边框，越往后越来越窄，即图片整体的亮度提升，越暗的提升越明显。

2. 使用场景

可用于提升图片亮度。

3. 代码示例

考虑如下灰度图像：

代码如下：

import cv2 as cv
import numpy as np
from math import *
import matplotlib.pyplot as plt


# 按灰度读取一张图片
img = cv.imread("cell.png",cv.IMREAD_GRAYSCALE)
dst = (50 * np.log(1 + img)).astype('uint8')

plt.figure()
plt.subplot(2,2,1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.subplot(2,2,2)
plt.imshow(dst, cmap='gray')
plt.subplot(2,2,3)
plt.hist(img.ravel(), 256, [0, 256])
plt.subplot(2,2,4)
plt.hist(dst.ravel(), 256, [0, 256])
plt.show()

输出结果如下：

通过观察直方图我们发现，处理后的图像的像素值分布右移，对比度变化，图像变得更加更亮。