本文探讨了幂次变换在图像处理中的应用，这种变换通过调整像素的灰度值幂次来改变图像的对比度和亮度。通过Python示例展示了如何实现幂次变换，解释了不同参数对图像效果的影响，强调了这种方法在图像增强和直方图均衡化等任务中的重要性。
图像处理中的幂次变换是一种常见的算法，用于调整图像的对比度和亮度。它通过对每个像素的灰度值进行幂运算来实现。幂次变换可以增强图像的细节，改善图像的观感，并且在许多图像处理任务中都有广泛的应用。
幂次变换的数学表达式如下：
g(x, y) = c * f(x, y)^γ
其中，f(x, y)表示输入图像的灰度值，(x, y)表示像素的坐标，g(x, y)表示变换后的图像灰度值，c是一个常数，γ是幂次的参数。
下面是一个基于Python的示例代码，用于实现幂次变换：
import cv2
import numpy as np
def power_transform(image, c
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