OpenCV图像增强之对数变换log C++

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

#include

#include

#include

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(i, j);

gray = c*log((double)(1 + gray));

resultImage.at(i, j) = saturate_cast(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

#include

#include

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(i, j)[0] = c_log*log(1 + srcImage.at(i, j)[0]);

imageLog.at(i, j)[1] = c_log*log(1 + srcImage.at(i, j)[1]);

imageLog.at(i, j)[2] = c_log*log(1 + srcImage.at(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:

OpenCV图像增强之对数变换log C++相关教程