Python图像处理：实战负变换与日志转换

本文是一篇深入介绍Python图像处理进阶技术的文章，主要关注于多种图像变换算法的实践。作者首先通过导入`imageio`、`matplotlib.pyplot`和`numpy`等库，展示了如何在Python中进行图像处理。文章的核心内容包括： 1. 图片亮度变换： 亮度变换是通过将每个像素的值通过一个转换函数`T`进行映射来实现的。在文中提到的示例中，作者用公式`s = T(r)`表示，其中`r`是输入像素值，`s`是输出像素值。负变换（或反向变换）通过减去一个常数（如255），使得原图像中较亮的部分变暗，较暗的部分变亮，以达到对比度增强的效果。 2. 日志变换： 日志变换是另一种常见的图像处理手段，它通过公式`s = c * log(1 + r)`实现，其中`s`是输出像素值，`r`是输入像素值，`c`是可调整的常数。这个变换特别之处在于，它可以扩展低强度区域，压缩高强度区域，从而改变图像的动态范围。在处理时，为了避免`log(0)`导致的问题，作者建议在像素值为0时添加1。 3. 二值灰度转换： 文章还提到了二值灰度转换，通过计算RGB图像的加权平均（例如使用Luma系数0.299, 0.587, 0.114），将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理。 这些算法的实践应用，可以帮助读者理解Python中如何运用基础图像处理技术对图像进行变换，提升图像的视觉效果或者进行预处理以便于进一步的分析和机器学习任务。通过实例演示和公式解释，本文旨在为Python图像处理的学习者提供一个实用且深入的指南。