数字图像处理（1）

空间域处理主要分为灰度变换和空间滤波两大类。灰度变换主要在图像的单个像素上进行操作，主要以对比度和阈值处理为目的。空间滤波涉及性能改善的操作。

g(x,y)=T[f(x,y)]

式中，f(x,y)是输入图像，g(x,y)是处理后的图像，T是在点(x，y)处的领域上定义的关于f的一种算子。

图像增强常用的三种基本函数：线性函数（反转和恒等变换）、对数函数（对数和反转对数变换）和幂律函数（n次幂和n次根变换）。恒等函数是最一般的情况，其输出灰度等于输入灰度的变换。

首先是图像的反转。

对于灰度级范围为[0，L-1]的一幅图像，反转函数为

s=L-1-r

等效为底片。这种处理适用于增强嵌入在一幅图像的暗区域或灰色细节，特别是黑色面积在尺寸上占主导地位时。

from skimage import io
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img=io.imread('c:/Users/mu/Desktop/a.jpg',as_grey=True)
b=1-img

处理之后的效果

对数变换

s=clog(1+r)

该变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。