影象增強的目的是為了改善影象的視覺效果，為了更便於人或機器的分析和處理，在不考慮影象降質（前提）的情況下，提高影象的可觀性。灰度變換是一種典型的影象增強方法。

一、灰度變換

將一個灰度區間對映到另一個灰度區間的變換稱為灰度變換，$g(x,y) = T[f(x,y)]$，灰度區間是指$0-255$的灰度值區間，$0$是黑色，$255$是白色。灰色變換可使影象動態範圍加大，影象對比度擴充套件，影象清晰，特徵明顯。灰度變換可以分為線性變換和非線性變換。 1、線性變換 原始影象：$f(x,y)$，灰度範圍：$[a$

$g(x,y) =\frac{d-c}{b-a}[f(x,y)-a]+c$

2、非線性變換 灰度變換的非線性變換方法包括對數變換和指數變換，對數變換公式為$g(x,y) = a+\frac{\ln[f(x,y)+1]}{b\ln c}$，這個變換擴充套件低灰度區的對比度，壓縮高灰度值。指數變換公式為$g$

線性灰度變換例項如下，

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import pylab

def grayTransformLine(img,c,d):#線性灰度變換
	img = img/255.0	#轉換為0-1
	Min = img.min()
	Max = img.max()
	return (d-c)/(Max-Min)*(img-Min)+c

def main():
	img = cv2.imread('Lena.jpg',0)
	new_img = grayTransformLine(img,0.5,1)#變換到0.5-1，整體變亮
	new_img2 = grayTransformLine(img,0,0.5)#變換到0-0.5，整體變灰暗
	cv2.imshow('bright',new_img)	
	cv2.imshow('dark',new_img2)
	cv2.waitKey(0)

if __name__ == "__main__":
	main()
 

輸出結果如下，