要求:灰度值较低的像素进行幂变换,提高其亮度;中间层级灰度的像素进行对数变换,系数为2;高亮度像素点保持不变.

可以使用以下代码进行实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg", 0)

# 灰度范围划分
low_gray = 50  # 较低灰度
high_gray = 200  # 较高灰度

# 幂变换
img_low = img.copy()
img_low[img_low < low_gray] = np.power(img_low[img_low < low_gray], 0.5)

# 对数变换
img_mid = img.copy()
img_mid[(img_mid >= low_gray) & (img_mid < high_gray)] = np.log(img_mid[(img_mid >= low_gray) & (img_mid < high_gray)]) / np.log(2)

# 合并三个图像
img_high = img.copy()

result_img = cv2.merge([img_low, img_mid, img_high])

# 显示结果图像
cv2.imshow("result", result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，使用 `cv2.imread()` 函数读取图像，并使用 `np.power()` 和 `np.log()` 函数进行幂变换和对数变换。其中，对数变换使用系数为 2，即将对数变换结果除以 log2。最后，使用 `cv2.merge()` 函数将三个变换后的图像合并成一个结果图像，并使用 `cv2.imshow()` 函数显示结果。