1樓：張十三
非線性操作使得特徵更明顯的體現出來，這樣資料就好處理了—————— 20170419 ——————對影象畫素取log操作後，可以壓縮影象的對比度，即會使影象變得模糊，如下圖所示，左圖是對右圖做log操作的結果。
在不考慮影象做log和exp操作所產生誤差的情況下，log操作後直接再進行exp操作，會得到和原圖一致的影象。相對log操作導致對比度下降，exp操作就是拉伸對比度，下圖是其兩個函式的曲線，log的一階倒數是逐漸變小的，而exp的是逐漸變大，根據韋伯-費希納定律[1]，就很好理解這兩種操作對影象對比度的影響。
回到問題 「好多影象濾波和增強演算法都對畫素取log後進行操作」，一般來說，在對影象log和exp操作之間插入影象增強處理，可以顯著提高增強處理的效果，比不做log和exp操作而直接影象增強處理好，因為exp操作可以將增強處理的效果凸顯出來。
[1] Weber-Fechner law
2樓：
人的視覺系統能夠適應的光強度級別範圍是很寬的。從夜視閾值到強閃光約有10的10次方量級。實驗資料指出，主觀亮度（即由人的視覺系統感受到的亮度）是進入眼睛的光強度的對數函式。
與整個適應範圍相比，能同時鑑別的光強度級的總範圍很小。
影象降噪和影象濾波的區別是什麼？
濾波是過程，濾波可以達到很多效果 提取 增強等等 而降噪是目的。簡單說就是降噪可以通過濾波達到，而濾波不一定是為了降噪。 Jako 我是這樣去理解的，影象濾波是手段，影象降噪是目的。一般來講，影象降噪可以採取很多方法，濾波是其中的乙個手段，但也有空域去噪方法，還可以採用卷積模板。同樣，濾波這種手段可...
使用卷積神經網路處理影象時，使用資料增強和不使用（最終影象數量一樣），理論上哪個效果會更好？
Alex Sun 其他回答的答主都自己跑過實驗嗎?笑死我了 Data Augmentation在絕大多數情況下帶來的在test set上的提公升是顯著的。一般來說，在classification,detection，segmentation等task上。樓主可以嘗試運用 Mirror Flip,Ra...
頻域低通濾波 比如FIR和IIR低通 和時域濾波 比如kalman濾波 有哪些區別和內在聯絡？
不敗少年 kalman是通過迭代的方式計算誤差協方差P和增益K，誤差協方差P和系統雜訊協方差Q相關，另外一方面，kailman濾波的增益K和誤差協方差P和測量雜訊協方差R相關，所以基於統計特性的系統雜訊協方差Q和測量雜訊協方差R在迭代計算中會影響到kalman增益K 簡單來說就是K與Q成正比與R成反...