TRANSFORMACIÓN LOGARÍTMICA

La transformación logarítmica es similar ala exponencial, solo que sin el problema de desbordes.

En el siguiente programa podemos mirar como mejora el contraste y brillo de la imagen, permitiéndonos visualizar detalles que no se apreciaban antes de ello. 

import numpy  as np

import cv2                                                                           #Importamos las librerias

import math

img = cv2.imread ('C:\Users\L\Desktop\python\cubos.jpg',0)                      

row, col=img.shape                                                            #Tamaño de la imagen

log=np.zeros((row,col),dtype=np.uint8)                            #Creamos la  matriz

np.amax(img)                                                                    #máximo de la imagen

f=np.amax(img)                                                                 #guardamos el maximo en una variable

c=255/math.log10(1+b)                                                   #se calcula C= 255/log10(1|R|)

                                                                                                

for a in range(0,row):                                                     #Recorremos la matriz

      for b in range (0,col):

               log[a,b]= c*math.log10(1+img[a,b])           #se aplica la formula S(x,y)=Clog10(1+r)

                              

cv2.imshow ('IMAGEN',img)                                                       #Muestra la imagen original

cv2.imshow ('TRANSFORMACIÓN', log)                                  #Muestra la mejora de la imagen

k=cv2. waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

VISUALIZACIÓN: