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这是一种输出灰度级与输入灰度级呈非线性关系的点运算。前面讲过的“非0即1法”，固定阈值法，双固定阈值法等都属于非线性变换。这里再补充几种常用的非线性变换。
一、灰度对数变换
对数变换实现了图像的灰度扩展和压缩的功能。它扩展低灰度值而压缩高灰度值，让图像的分布更加符合人的视觉特征。
灰度对数变换公式如下（图像就不画了，不同的a和b产生不同的对数图像，对图像的扩展和压缩也相应改变）
y = a+log(1+x)/b
下面的例子中我们取a = 10,b = 0.025
思路：
- 传入需要处理的图像
- 遍历整个图像取出图像中每个点的像素值存到一个数组中（oldPix）
- 在循环中获取每个像素点的颜色值，并抽取每个像素中的r,g,b,a分量准备处理
- 利用灰度公式计算出每个点的灰度值（范围0-255），并做溢出处理
- 令某点的灰度值gray = log(gray+1)/0.025+10
- 如果某点的灰度值小于阈值下限则将其灰度值置为0
- 如果某点的灰度值大于阈值上限则将其灰度值置为255
- 将处理后的灰度值合成像素点的颜色值，存到一个新数组中（newPix）
- 创建一个高度、宽度和原图完全一样的新图
- 将新图像返回
private Bitmap logarithm(Bitmap bm) {
int width = bm.getWidth();//原图像宽度
int height = bm.getHeight();//原图高度
int color;//用来存储某个像素点的颜色值
int gray;//用来存储计算得到的灰度值
int r, g, b, a;//红，绿，蓝，透明度
//创建空白图像，宽度等于原图宽度，高度等于原图高度，用ARGB_8888渲染，这个不用了解，这样写就行了
Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(width, height
, Bitmap.Config.ARGB_8888);
int[] oldPx = new int[width * height];//用来存储原图每个像素点的颜色信息
int[] newPx = new int[width * height];//用来处理处理之后的每个像素点的颜色信息
/**
* 第一个参数oldPix[]:用来接收（存储）bm这个图像中像素点颜色信息的数组//The array to receive the bitmap’s colors
* 第二个参数offset:oldPix[]数组中第一个接收颜色信息的下标值// The first index to write into pixels[]
* 第三个参数width:在行之间跳过像素的条目数，必须大于等于图像每行的像素数//The number of entries in pixels[] to skip between rows (must be >= bitmap’s width). Can be negative.
* 第四个参数x:从图像bm中读取的第一个像素的横坐标 The x coordinate of the first pixel to read from the bitmap
* 第五个参数y:从图像bm中读取的第一个像素的纵坐标The y coordinate of the first pixel to read from the bitmap
* 第六个参数width:每行需要读取的像素个数The number of pixels to read from each row
* 第七个参数height:需要读取的行总数The number of rows to read
*/
bm.getPixels(oldPx, 0, width, 0, 0, width, height);
for (int i = 0; i < width * height; i++) {//循环处理图像中每个像素点的颜色值
color = oldPx[i];//取得某个点的像素值
r = Color.red(color);//取得此像素点的r(红色)分量
g = Color.green(color);//取得此像素点的g(绿色)分量
b = Color.blue(color);//取得此像素点的b(蓝色分量)
a = Color.alpha(color);//取得此像素点的a通道值
//此公式将r,g,b运算获得灰度值，经验公式不需要理解
gray = (int)((float)r*0.3+(float)g*0.59+(float)b*0.11);
gray = (int)(Math.log((float)gray + 1.0f)/0.025f + 10.0f);
//溢出处理
if(gray < 0) {
gray = 0;
} else if(gray > 255) {
gray = 255;
}
newPx[i] = Color.argb(a,gray,gray,gray);
}
bmp.setPixels(newPx, 0, width, 0, 0, width, height);//将处理后的透明度（没变），r,g,b分量重新合成颜色值并将其存储在数组中
return bmp;//返回处理后的图像
}效果
二、灰度指数变换
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，高灰度级也扩展到了更宽的范围。
灰度指数变换的基本公式如下
下面的例子中我们取b = 1.5,c = 0.065,a = 0
思路：
- 传入需要处理的图像
- 遍历整个图像取出图像中每个点的像素值存到一个数组中（oldPix）
- 在循环中获取每个像素点的颜色值，并抽取每个像素中的r,g,b,a分量准备处理
- 利用灰度公式计算出每个点的灰度值（范围0-255），并做溢出处理
- 令某点的灰度值gray =
- 如果某点的灰度值小于阈值下限则将其灰度值置为0
- 如果某点的灰度值大于阈值上限则将其灰度值置为255
- 将处理后的灰度值合成像素点的颜色值，存到一个新数组中（newPix）
- 创建一个高度、宽度和原图完全一样的新图
- 将新图像返回
private void exponetial(Bitmap bm) {
int width = bm.getWidth();//原图像宽度
int height = bm.getHeight();//原图高度
int color;
int r, g, b, a;
Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(width, height
, Bitmap.Config.ARGB_8888);
int[] oldPx = new int[width * height];
int[] newPx = new int[width * height];
bm.getPixels(oldPx, 0, width, 0, 0, width, height);
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
color = oldPx[i];
r = Color.red(color);
g = Color.green(color);
b = Color.blue(color);
a = Color.alpha(color);
int gray = (int)((float)r*0.3+(float)g*0.59+(float)b*0.11);
gray = (int)(Math.pow(1.5f,0.065f * (gray - 0)) - 1.0f);
if(gray < 0) {
gray = 0;
} else if(gray > 255) {
gray = 255;
}
newPx[i] = Color.argb(a,gray,gray,gray);
}
bmp.setPixels(newPx, 0, width, 0, 0, width, height);
mImageView.setImageBitmap(bmp);
}效果
三、灰度幂次变换
幂次变换将部分灰度区域映射到更宽的区域中。
灰度幂次变换的基本公式如下（取r = 1时变为线性变换）
由于直接进行幂次变换会使大部分像素的灰度值超过255，因此我们先将某点的灰度值除以255，进行灰度变换后再将结果乘以255。
思路
- 传入需要处理的图像
- 遍历整个图像取出图像中每个点的像素值存到一个数组中（oldPix）
- 在循环中获取每个像素点的颜色值，并抽取每个像素中的r,g,b,a分量准备处理
- 利用灰度公式计算出每个点的灰度值（范围0-255），并做溢出处理
- 令某点的灰度值gray =
- 如果某点的灰度值小于阈值下限则将其灰度值置为0
- 如果某点的灰度值大于阈值上限则将其灰度值置为255
- 将处理后的灰度值合成像素点的颜色值，存到一个新数组中（newPix）
- 创建一个高度、宽度和原图完全一样的新图
- 将新图像返回
private void power(Bitmap bm) {
int width = bm.getWidth();
int height = bm.getHeight();
int color;
int r, g, b, a;
Bitmap bmp = Bitmap.createBitmap(width, height
, Bitmap.Config.ARGB_8888);
int[] oldPx = new int[width * height];
int[] newPx = new int[width * height];
bm.getPixels(oldPx, 0, width, 0, 0, width, height);
for (int i = 0; i < width * height; i++) {
color = oldPx[i];
r = Color.red(color);
g = Color.green(color);
b = Color.blue(color);
a = Color.alpha(color);
int gray = (int)((float)r*0.3+(float)g*0.59+(float)b*0.11);
gray = (int)(1.0f * Math.pow(gray/255.0f,1.7f) * 255 + 20);
if(gray < 0) {
gray = 0;
} else if(gray > 255) {
gray = 255;
}
newPx[i] = Color.argb(a,gray,gray,gray);
}
bmp.setPixels(newPx, 0, width, 0, 0, width, height);
mImageView.setImageBitmap(bmp);
}效果
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