指数变换
发布时间：2021-10-08 栏目：人工智能, 图像处理, 机器学习, 机器视觉 评论：0 Comments
指数变换的基本表达式为：y=b c(x-a)-1
其中参数b、c控制曲线形状，参数a控制曲线的左右位置。
指数变换的作用是扩展图像的高灰度级、压缩低灰度级。虽然幂次变换也有这个功能，但是图像经过指数变换后对比度更高，高灰度级也被扩展到了更宽的范围。
主要的作用为将某些灰度范围的对比度变大，增强识别效果，常作为图像预处理的部分。比如用于病理切片识别 和 基于红外光的图像识别 的预处理部分。
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