显示图像的频谱图首先读取一幅图像，然后对图像做二维离散傅立叶变换，然后做快速傅里叶变换，即直流分量移到频谱中心，让正半轴部分和负半轴部分的图像分别关于各自的中心对称，然后取傅立叶变换的实部，然后做频谱对数变换

文章目录数字图像处理-图像增强(Matlab)1、对选定的灰度图像进行反色、线性变换、对数变换等基本处理。

图像的点运算一、灰度直方图(imhist)二、灰度线性变换(imadjust)三、灰度非线性变换1、灰度对数变换(log)2、灰度幂次变换3、灰度指数变换(exp)四、灰度阈值变换(im2bw)五、灰度拉伸六

人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jia

如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice下面主要学习图像灰度化的知识，结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化，使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。1.图像灰度化1.1图像灰度化原理图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图

文章目录图像的点运算1灰度直方图1.1理论基础1.2MATLAB实现2灰度的线性变换2.1理论基础2.2MATLAB程序的实现3灰度对数变换3.1理论基础3.2MATLAB实现4伽玛变换4.1理论基础4.2MATLAB

因此，我自己根据常用的降位方法，如最简单的线性拉伸，分段拉伸以及对数变换和指数变换，结合常用影像的特点，使用百分比截断和指数（幂为0.7）变换将影像从16位降到8位，在抑制高光的同时保证

所以，这也就是傅里叶谱为什么需要使用对数变换才能看清楚的原因。这里，对于高通滤波器而言，由于直流分量被衰减，所以，所得到的图像的动态范围是非常狭窄的，也就造成了图像偏灰。进一步

3.对数变换：S=c*log(1+r)；log(1+r)函数为正值，系数c保证了S属于[0,L-1]。窄域映射宽域，宽域映射窄域。（1）正对数变换：窄变宽，亮域变暗。

//对比度增强.cpp:定义控制台应用程序的入口点。//#include"stdafx.h"#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;//归一化//data进行处理的像素集合//grayscale目标灰度级//rowscolstype目标图像的行，列，以及类型MatNormalize(vectordata,intgrays

平时在一些数据处理中，经常会把原始数据取对数后进一步处理。之所以这样做是基于对数函数在其定义域内是单调增函数，取对数后不会改变数据的相对关系，取对数作用主要有：缩小数据的绝对数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。取对数后，可以将乘法计算转

在给定数据、模型和任务的情况下设计出最合适的特征二、数值型数据合理性检查：正负等考虑特征的尺度：kmeans、knn、径向基核函数、所有使用欧氏距离的方法均需要，对特征进行标准化、区间计数数值型特征的分布：对数变换使变量的分布更加接

传统机器学习——特征工程之数值处理前言二值化区间量化（分箱）1.固定宽度分箱2.自适应分箱/分位数分箱对数变换指数变换特征缩放/归一化min-max缩放特征标准化/方差缩放归一化交互特征特征选择前言书接上文

3、灰度图像的对数变换具体内容：设置并调整r值对图像进行对数变换。4、灰度图像的伽马变换具体内容：设置并调整γ值对图像进行伽马变换。5、彩色图像的补色变换具体内容：对彩色图像进行补色变换。

img=np.zeros((a,b),dtype=np.uint8)foriinrange(a):forjinrange(b):img[i][j]=255-image[i][j]returnimg2.对数变换对数变换

1.一些基本的灰度变换函数灰度变换：s=T®；s和r分别表示处理前后的像素值；图像增强（灰度值）常用的三类基本函数：线性函数（反转和恒等变换）、对数函数（对数和反对数变换）、幂律函数（n次幂和n次根变换

灰度变换，属于一个非常重要的概念。这里主要参考《DigitalImageProcessing》RafaelC.Gonzalez/RichardE.Woods的第三章。书中所有的实验与数学式都采用了8-bit图像的灰度范围，也就是0到255这样一个范围，这是本书不合理的一个地方。首先，这样做并不泛用，图片不一定是8-bit的。其次，在做某些变换的时候，可能会导致溢出。比如，伽马变化，假设伽马值为2，

基本灰度变换图像反转：s=L-1-r;得到等效的照片底片对数变换伽马变换分段线性变换可用于对比度拉伸，灰度级分层比特平面分层，就是图像用8比特表示，只保存其中几个比特的平面（采用阈值处理，比如保存8比特图像时

对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中范围较宽的灰度值，或将输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中范围较窄的灰度值。

1基本灰度变化函数*r与s分别表示处理前后的像素值*图像变换中常用的三种基本函数s=T(r)1线性函数(反转恒等变换)2对数变换(对数和反对数变换)3幂律变换(n次幂和n次根变换)1图像反转若数字图像灰度级范围

目录背景知识灰度变换和空间滤波基础一些基本的灰度变换函数图像反转对数变换幂律（伽马）变换分段线性变换函数对比度拉伸灰度级分层比特平面分层直方图处理直方图均衡空间滤波基础空间滤波机理空间相关与卷积相关卷积背景知识灰度变换和空间滤波基础本节讨论的所有图像处理技术都是在空间域进行的

1.基本灰度变换函数图像反转对数变换伽马变换2.分段线性变换函数对比度拉伸灰度级分层比特平面分层原图地址：https://images0.cnblogs.com/blog2015/442754/201507

灰度变换灰度灰度可以认为是亮度，灰色图片中黑白的深浅程度，范围一般为0~255。图像数字化为二维矩阵后，每个点的值都代表一个像素点的灰度值。灰度级灰度值的表示范围，灰度级时，称图片为k比特图片。当然灰度级越高，图片的细节则越清晰，因为有更多的灰度值来描述图片。但是灰度级越大，图片所需要的存储空间也会越大，因此一般会采用256灰度级。灰度变换空间滤波空间域处理图像（直接对f(x,y)进行操作）T[]

主要以对比度和阈值处理为目的；3.空间滤波：涉及改善性能的操作，如通过对像素的邻域处理来锐化图像；二、内容1.背景知识1.1灰度变换和空间滤波基础1.2略2.一些基本的灰度变换函数2.1图像反转2.2对数变换

一、灰度变换图像变换的常用基本函数：线性函数（反转和恒等）、对数函数（对数和反对数变换）和幂律函数（n次幂和n次根），这些变换函数主要可用来图像增强。

空间域处理1、空间域处理是指在图像的像素上操作，主要分为灰度变换和空间滤波：灰度变换的主要目的是对比度处理和阀值处理；空间滤波的主要目的是改善图像的性能，如锐化图像；2、基本的灰度变换函数：图像反转、对数变换

1.2.对数变换（反对数变换与其相反）过程：将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。用处：用来扩展图像中暗像素的值，同时压缩更高灰度级的值。特征：压缩像素值变化较大的图像的动态范围。

简单的函数变换包括平方、开方、取对数查分运算等，可以将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布的数据，对于时间序列分析，有时简单的对数变换和差分运算就可以将非平稳序列转换成平稳序列。

MATLAB练习之图像增强导入图片，灰度化（降维处理）,灰度图像的直方图统计分段线性变换、直方图均衡化伪彩色图像增强中值滤波Sobel算子滤波灰度变换、灰度对数变换彩色图像的灰度化、灰度图像的直方图统计

【医学图像处理】之图像增强、去噪、边缘检测（SimpleITK）1.内容1、对数变换图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的log1p（）函数来计算数据的

每个代码片都比较短，所以放在一起。灰度图原图：均值滤波滤波模板中的所有元素均为1/k，大小为k×k，未对边缘进行处理。代码：#includeusingnamespacecv;voidmain(){MatsrcImage=imread("1.jpg",0);MatdstImage_Average;dstImage_Average.create(srcImage.size(),srcImage.typ

数据可视化-制作交易收盘价思路：从网上下载json格式的文件----→先打开json格式的文件，储存月份、日期、星期等的数据----→建立收盘价折线图和收盘价对数变换折线图----→为做时间序列分析数据

对数变换：①通过对图像的灰度值的动态范围进行压缩，来主要用于调高输入图像的低灰度值。②人的视觉感觉与进入人眼的光的强度成对数关系，常先给图像进行对数变换后再显示输出。

目录1.对数变换logtransformation2.数据取对数的原因3.取对数的意义4.计算公式1.对数变换logtransformation对数变换是一种特殊的数据变换方式，它可以将一类理论上未解决的模型问题转化为已经解决的问题

灰度变换与空间滤波一、灰度变换1.1基本灰度变换函数1.1.1图像反转1.1.2对数变换1.1.3幂律（伽马）变换1.1.4分段线性变换函数1.2直方图处理1.2.1直方图均衡化1.2.2直方图匹配（规定化

文章目录空间域图像增强1.背景知识2.基本灰度变换2.1图像反转2.2对数变换2.3幂次变换2.4分段线性变换函数2.4.1对比拉伸2.4.2灰度切割2.4.3位图切割3.基本灰度变换函数3.1函数imadjust

#主要包括对数变换、幂次变换、指数变换、分段函数变换，#通过非线性关系对图像进行灰度处理#原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255的公式进行非线性变换importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

/github.com/ChenglongChen/Kaggle_HomeDepot1、了解数据分布◆分析特征变量的分布◇特征变量为连续值：如果为长尾分布并且考虑使用线性模型，可以对变量进行幂变换或者对数变换

图1变换曲线与对数变换的情况类似，部分值的幂律曲线将较窄范围的暗色输入值映射为较宽范围的输出值，相反的，对于输入高灰度级值时也成立。然而与对数函数不同的是，随着值

目录:一.查看数据1.1查看标签1.2特征与标签1.3相关性1.4缺失值二.数据处理2.1去掉离群点2.2正态分布变换:对数变换log(1+x)2.3缺失值填充2.4Encoder转换2.5正态分布变换

与对数变换相同，幂次变换将部分灰度区域映射到更宽的区域中。当r=1时，幂次变换转变为线性变换。(1)当r0时，变换函数曲线在正比函数下方。此时扩展高灰度级，压缩低灰度级，使图像变暗。

对数变换实现了图像灰度扩展和压缩的功能。它扩展低灰度值而压缩高灰度值，让图像的灰度分布更加符合人的视觉特征。代码如下：[cpp]viewplaincopyprint?

灰度变换与空间滤波1.1.背景知识1.2.灰度变换函数1.2.1.imadjust和stretchlim函数1.2.1.1.以乳房图像为例展开研究1.2.2.对数及对比度扩展变换1.2.2.1.利用对数变换压缩动态范围

本论文共实现了五种色调映射算法——基于对数变换的色调映射技术、基于直方图均衡化的色调映射技术、基于Retinex的色调映射技术、基于双边滤波的色调映射技术、基于亮度分区与引导滤波的色调映射技术。

所以，这也就是傅里叶谱为什么需要使用对数变换才能看清楚的原因。这里，对于高通滤波器而言，由于直流分量被衰减，所以，所得到的图像的动态范围是非常狭窄的，也就造成了图像偏灰。进一步而言

计算量大牛顿插值法：python的scipy库中提供了拉格朗日插值法函数lagrange()数据变换简单函数变换：平方开方取对数差分运算简单函数变换常用来将不具有正态分布的数据变换成具有正态分布的数据用对数变换可以将非平稳序列转换成平

作者|杨秀璋来源|CSDN博客责编|夕颜头图|付费下载自视觉中国出品|CSDN（ID:CSDNnews）本篇文章主要讲解非线性变换，使用自定义方法对图像进行灰度化处理，包括对数变换和伽马变换。

文章目录灰度线性变换灰度对数变换灰度幂次变换与Gamma校正分段线性变换图像处理分为空间域和频率域，空间域是指图像平面本身，主要是直接以图像中的像素操作为基础进行图像处理，空间域的处理主要分为灰度变换和空间滤波两类

例如，反正弦和逻辑变换通常用于二项数据，而对数变换有时被推荐用于增长变量（SnedecorandCochran，1967;AndersonandMcLean，1974）。然而，重要的

目录绪论一、空域图像增强算法（一）直接灰度变换算法1.对数变换2.灰度切割（二）直方图增强1.直方图性质2.直方图均衡化（三）灰度调整（四）空域滤波增强1.平滑滤波（1）线性平滑滤波（2）非线性平滑滤波