对曝光不足的图像可采用()对其每个像素进行线性拉伸,改善图像视觉效果。A. 线性灰度变换法B. 指数变换C. 对数变换D. 分段线性变换

考查要点：本题主要考查图像处理中不同灰度变换方法的特点及应用场景，特别是针对曝光不足图像的处理方法。

解题核心思路：

• 曝光不足的图像通常整体偏暗，需通过调整灰度值来改善视觉效果。
• 线性拉伸的本质是通过线性变换（如$s = a \cdot r + b$）对像素值进行比例缩放，适用于整体调整亮度和对比度。
• 关键区分点在于不同变换方法的特性：线性变换直接调整整体范围，而非线性变换（如指数、对数）适用于局部细节增强。

破题关键：
明确题目中“线性拉伸”对应线性灰度变换法，而非其他非线性或分段变换。

线性灰度变换法的数学表达式为：
$s = a \cdot r + b$
其中$r$为原始像素值，$s$为变换后的像素值，$a$控制对比度，$b$控制亮度。

• 调整对比度：增大$a$可拉伸灰度范围，使图像更清晰。
• 调整亮度：增大$b$可整体提升像素值，使图像更明亮。

其他选项分析：

1. 指数变换（$s = e^{r}$）：非线性压缩低灰度值，扩展高灰度值，适用于增强暗部细节，但不符合“线性拉伸”要求。
2. 对数变换（$s = \log(r)$）：非线性压缩高灰度值，扩展低灰度值，常用于压缩动态范围，与题意矛盾。
3. 分段线性变换：通过分段调整对比度，灵活性高，但题目明确要求“线性拉伸”，无需分段。