OpenCV图像增强之对数变换log C++

对数变换的通用形式为：

对数函数的一般形状的任何曲线，都能完成图像灰度级的扩展/压缩；但幂律变换对于这个目的更为通用；

代码实现：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

//注意opencv中的log函数只能处理灰度图片，或单层图片
//基于源图像的方法1
Mat logTransform1(Mat srcImage, int c)
{
if (srcImage.empty())
cout << "No data" << endl;
Mat resultImage = Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());
add(srcImage, Scalar(1.0), srcImage); //计算 r+1
srcImage.convertTo(srcImage, CV_32F); //转化为32位浮点型
log(srcImage, resultImage); //计算log(1+r)
resultImage = c*resultImage;
//归一化处理
normalize(resultImage, resultImage, 0, 255, NORM_MINMAX);
convertScaleAbs(resultImage, resultImage);
return resultImage;

}
//方法2
Mat logTransform2(Mat srcImage, float c)
{
if (srcImage.empty())
cout << "No data" << endl;
Mat resultImage = Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());
double gray = 0;
for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++)
{
gray = (double)srcImage.at<uchar>(i, j);
gray = c*log((double)(1 + gray));
resultImage.at<uchar>(i, j) = saturate_cast<uchar>(gray);
}
}
//归一化处理
normalize(resultImage, resultImage, 0, 255, NORM_MINMAX);
convertScaleAbs(resultImage, resultImage);
return resultImage;
}

//方法3
Mat logTransform3(Mat srcImage, float c)
{
if (srcImage.empty())
cout << "No data" << endl;
Mat resultImage = Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());
srcImage.convertTo(resultImage, CV_32F); //图像类型转换
resultImage = resultImage + 1; //图像矩阵元素加1
log(resultImage,resultImage);
resultImage = c*resultImage;
//归一化处理
normalize(resultImage, resultImage, 0, 255, NORM_MINMAX);
convertScaleAbs(resultImage, resultImage);
return resultImage;
}

int main()
{
Mat srcImage = imread("123.tif", IMREAD_GRAYSCALE);
if (!srcImage.data)
return -1;
imshow("srcImage", srcImage);
float c = 1.2;
Mat resultImage;
resultImage = logTransform3(srcImage, c);

imshow("resultImage", resultImage);
waitKey(0);
return 0;
}

下图为原图像、log增强后的图像

下面代码可处理彩色图像：

代码如下：

// log.cpp

/*
* 对数函数的一般形状的任何曲线，都能完成图像灰度级的扩展/压缩；但幂律变换对于这个目的更为通用；
* s = c*log(1+r)
* 注意Opencv 中的log函数只能处理灰度图片，或单层图片
*/
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat logTransform(Mat srcImage, float c_log)
{
if (srcImage.empty())
cout << "No data" << endl;
CV_Assert(srcImage.channels() == 3);
Mat imageLog = Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());
srcImage.convertTo(imageLog, CV_32F); //图像类型转换

for (int i = 0; i < srcImage.rows; i++) {
for (int j = 0; j < srcImage.cols; j++){
imageLog.at<Vec3f>(i, j)[0] = c_log*log(1 + srcImage.at<Vec3b>(i, j)[0]);
imageLog.at<Vec3f>(i, j)[1] = c_log*log(1 + srcImage.at<Vec3b>(i, j)[1]);
imageLog.at<Vec3f>(i, j)[2] = c_log*log(1 + srcImage.at<Vec3b>(i, j)[2]);
}
}
//归一化到0~255
normalize(imageLog, imageLog, 0, 255, CV_MINMAX);
//转换成8bit图像显示
convertScaleAbs(imageLog, imageLog);
return imageLog;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
Mat image = imread("image.jpg", IMREAD_COLOR);
Mat dst =logTransform(image, 1);
imshow("Soure", image);
imshow("after", dst);
waitKey();

return 0;
}

结果如下:

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