通过对数函数量化

Question

所以我一直在试图找出为什么我通过对数量化的方法似乎不起作用。C1是最初的图像，我只是把它们分成三个波段，然后尝试量化：

OredChannel  = uint8(double(C1(:,:,1)));
OgreenChannel = uint8(double(C1(:,:,2)));
OblueChannel = uint8(double(C1(:,:,3)));

MaxR = 1/max(double(OredChannel(:)));
NatImgR = uint8(MaxR * log(double(OredChannel)));
MaxG = 1/max(double(OgreenChannel(:)));
NatImgG = uint8(MaxG *log(double(OgreenChannel)));
MaxB = 1/max(double(OblueChannel(:)));
NatImgB = uint8(MaxB * log(double(OblueChannel)));
CLog = cat(3,NatImgR,NatImgG,NatImgB);
imshow(CLog);
title('Part F: Natural Logarithm');

不过，我似乎只看到了一个黑屏幕。我试过在所有乐队上添加1和1/3，但似乎没有修复它。

Answer 1

我将只关注一个频道的代码：

MaxR = 1/max(double(OredChannel(:)));
NatImgR = uint8(MaxR * log(double(OredChannel)));

MaxR是这样定义的，MaxR*double(OredChannel)最多是1。将其转换到uint8将给出一个图像，大部分为0，而输入最大的为1。在混合中添加log使其结果是一个小得多的值，而向uint8转换的值保证为0。

为了对对数进行量化(使用自然对数，正如您想要做的那样)，您可以这样做：

NatImgR = exp(floor(log(double(OredChannel))));

floor返回介于0到5之间的整数值(假设输入值在0,255范围内)，以及输入为0的-Inf。为了使其回到原来的输入范围，我应用了exp，这当然是log的反义词。这导致以下7个可能的输出值(假设输入值是整数)：

>> unique(NatImgR(:))
ans =
         0
    1.0000
    2.7183
    7.3891
   20.0855
   54.5982
  148.4132

如果您愿意，可以将其转换为uint8；这将绕过这些值，从而导致可能的值[0,1,3,7,20,55,148]。

若要更改量化级别的数量，请缩放输入。如果最大值低于exp(n-1)，则将具有n量化级别：

n = 5;
scale = exp(n-1) / (max(double(OredChannel(:)))+1);
NatImgR = exp(floor(log(round(scale*double(OredChannel)))));

有几件事要注意：

• scale是使用max()+1计算的。+1是为了确保输入值低于exp(n-1)，永远不相等(因为这会增加一个量化级别)。
• 我在缩放后和取对数之前使用round。这是为了避免在0到1之间的量化级别:缩放可以在0到1之间引入非整数值，从而可能导致该范围内的许多量化级别。