对数变换在图像处理中通常有以下作用：

1. 因为对数曲线在像素值较低的区域斜率较大，像素值较高的区域斜率比较低，所以图像经过对数变换之后，在较暗的区域对比度将得到提升，因而能增强图像暗部的细节。
2. 图像的傅里叶频谱其动态范围可能宽达0~10^6。直接显示频谱的话显示设备的动态范围往往不能满足要求，这个时候就需要使用对数变换，使得傅里叶频谱的动态范围被合理地非线性压缩。

本节中所使用的样图如下：

首先导入所需的程序包：

In [ ]:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import cv2

定义对数变化函数：

In [ ]:

def log(c, img):

    output = c * np.log(1.0 + img)

    output = np.uint8(output + 0.5)

    return output

读取原始图像：

In [ ]:

img = cv2.imread('./street.jpg')

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

plt.imshow(img2)

plt.show()

对图像进行对数变换：

In [ ]:

output = log(42, img)

显示结果图像：

In [ ]:

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

plt.imshow(output2)

plt.show()

可以观察到，对数变换效果非常明显，且对于整体对比度偏低并且灰度值偏低的图像增强效果较好。