python实现中心对数比变换

中心对数比变换是一种常用的图像增强方法，可以通过增加图像的对比度和动态范围来改善图像的质量。以下是Python实现中心对数比变换的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算图像的平均灰度值和标准差
mean_value = np.mean(image)
std_value = np.std(image)

# 中心对数比变换
transformed_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
for i in range(image.shape = np.clip((np.log(image[i, j + 1) - np.log(mean_value + 1)) / np.log(std_value + 1) * 255, 0, 255)

# 显示原始图像和变换后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Transformed Image', transformed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们首先读取了灰度图像，并计算了图像的平均灰度值和标准差。然后，我们使用中心对数比变换公式将每个像素的灰度值转换为新的灰度值。最后，我们显示了原始图像和变换后的图像。

希望这个代码示例对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数字图像处理学习笔记（十一）——用Python代码实现图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换...](https://blog.csdn.net/IT_charge/article/details/105578185)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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