對數變換在圖像處理中通常有以下作用：

1. 因為對數曲線在像素值較低的區域斜率較大，像素值較高的區域斜率比較低，所以圖像經過對數變換之后，在較暗的區域對比度將得到提升，因而能增強圖像暗部的細節。
2. 圖像的傅里葉頻譜其動態范圍可能寬達0~10^6。直接顯示頻譜的話顯示設備的動態范圍往往不能滿足要求，這個時候就需要使用對數變換，使得傅里葉頻譜的動態范圍被合理地非線性壓縮。

本節中所使用的樣圖如下：

首先導入所需的程序包：

In?[?]:

import?numpy as?np

import?matplotlib.pyplot as?plt

import?cv2

定義對數變化函數：

In?[?]:

def?log(c, img):

????output =?c *?np.log(1.0?+?img)

????output =?np.uint8(output +?0.5)

????return?output

讀取原始圖像：

In?[?]:

img =?cv2.imread('./street.jpg')

img2 =?cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.imshow(img2)

plt.show()

對圖像進行對數變換：

In?[?]:

output =?log(42, img)

顯示結果圖像：

In?[?]:

output2 =?cv2.cvtColor(output, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.imshow(output2)

plt.show()

可以觀察到，對數變換效果非常明顯，且對于整體對比度偏低并且灰度值偏低的圖像增強效果較好。