Matlab 通过对数函数进行量化

所以我一直在想为什么我的对数量化方法不起作用。C1是原始图像，我只是将它们分成三个波段，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，我似乎只有一个黑屏。我试着在所有的乐队上加上1和1/3，但似乎没有解决这个问题

我将只关注一个频道的代码：

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

MaxR

的定义使得

MaxR*double（或数据通道）

最多为1。将此值转换为

uint8

将为您提供一个图像，其中大部分为0，输入最大的为1。将

log

添加到混合中可以使结果得到更小的值，将其转换为

uint8

可以保证得到0

对于对数量化（使用自然对数，正如您所希望的那样），您可以执行以下操作：

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

floor

返回一个介于0和5之间的整数值（假设输入值在[0255]范围内），如果输入值为0，则返回

-Inf

。为了将其恢复到原始输入范围，我应用了

exp

，这当然与

log

相反。这将导致以下7个可能的输出值（假设输入值为整数）：

如果愿意，您可以将其转换为

uint8

；这将对值进行四舍五入，得到可能的值

[0,1,3,7,20,55148]

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)))));

需要注意的几点：

• scale

  使用

  max（）+1

  计算。+1是为了确保输入值低于exp（n-1），永远不相等（因为这将引入一个更高的量化级别）

• 我在缩放之后和取对数之前使用

  舍入

  。这是为了避免量化级别介于0和1之间：缩放可以在0和1之间引入非整数值，从而导致该范围内可能存在许多量化级别

---

我将重点介绍一个频道的代码：

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

MaxR

的定义使得

MaxR*double（或数据通道）

最多为1。将此值转换为

uint8

将为您提供一个图像，其中大部分为0，输入最大的为1。将

log

添加到混合中可以使结果得到更小的值，将其转换为

uint8

可以保证得到0

对于对数量化（使用自然对数，正如您所希望的那样），您可以执行以下操作：

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

floor

返回一个介于0和5之间的整数值（假设输入值在[0255]范围内），如果输入值为0，则返回

-Inf

。为了将其恢复到原始输入范围，我应用了

exp

，这当然与

log

相反。这将导致以下7个可能的输出值（假设输入值为整数）：

如果愿意，您可以将其转换为

uint8

；这将对值进行四舍五入，得到可能的值

[0,1,3,7,20,55148]

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)))));

需要注意的几点：

• scale

  使用

  max（）+1

  计算。+1是为了确保输入值低于exp（n-1），永远不相等（因为这将引入一个更高的量化级别）

• 我在缩放之后和取对数之前使用

  舍入

  。这是为了避免量化级别介于0和1之间：缩放可以在0和1之间引入非整数值，从而导致该范围内可能存在许多量化级别

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想想你在做什么：从0-255范围内的数字开始，取对数，使其变小，然后乘以一个小值，保证结果小于1。然后将其转换为整数。你预计会发生什么？啊。这就解释了。试图找出正确的常数，使对数进入正确的范围。我原以为那个常数应该是正确的。尝试了255/Max，我不相信这是正确的常数，是吗？想想你在做什么：你从一个0-255范围内的数字开始，取对数，使它变小，然后乘以一个小值，保证结果小于1。然后将其转换为整数。你预计会发生什么？啊。这就解释了。试图找出正确的常数，使对数进入正确的范围。我原以为那个常数应该是正确的。尝试了255/Max，我不相信这是正确的常数，是吗？嗯，我在这里尝试了量化：NatImgR=exp（floor（log（double（OredChannel））；然后，当我把这三个波段放在一起时，除了一张空白的图形，而不是一张图片，我似乎什么也得不到。这个操作的结果是一个双数组

imshow

假定这些值在[0,1]范围内，并将剪裁更高的值。在显示之前，您需要缩放输出或将其转换为

uint8

。我这样做了，但它仍然会发生：NatImgR=uint8（exp（floor（log）（double（oredcchannel '））；NatImgG=uint8（exp（地板）（对数）（双通道（OgreenChannel）'））；NatImgB=uint8（exp（地板）（对数）（双通道）；）；Clog1=cat（3，NatImgR，NatImgG，NatImgB）；imshow（Clog1）；11=数字；标题（“F部分：自然对数”）；然后是输入值的问题。对于

OredChannel=0:255

，这将产生预期输出。如果你的输入值在[0,1]范围内，它将不起作用。嗯，我只是想找出正确的比率。因为你说过强制转换NatImgR会得到正确的值。嗯，我在这里尝试了量化：NatImgR=exp（floor（log（double（OredChannel）））；然后当我