低照度图像增强（附步骤及源码）

低照度图像增强（附步骤及源码）

转载自： https://blog.youkuaiyun.com/u013085897/article/details/53233508

       好久没写博客了，工作中不断学习新东西，每天都会积累一点点，有时很想将学到的东西整理好，用文字记录并分享出来，即可以加深印象，又可以帮助有需要的朋友。但是工作起来经常身不由己，一年来的996工作制，多多少少有些忙乱，写博客的事自然就一拖再拖。过去一年多时间做了很多图像算法工作，记不清读了多少paper，查阅了多少开源代码，后面会陆续整理成文字及代码片段，就像前面说的，即是对过去一段时间工作的一个记录，又可以帮助做相关工作的朋友。

       本文提到的低照度图像增强算法，原理很简单，但是效果尚可。当时在查阅相关资料时，无意中看到一个使用Photoshop拉亮低照度图像的方法，按照教程介绍，自己使用Photoshop操作一遍，觉得效果还可以。对，做图像算法还是要掌握一点Photoshop用法的，因为有时候图像算法就是把Photoshop上面的处理图像步骤程序化一下，比如后面介绍的图像倒影算法。本文介绍的低照度图像增强算法基本可以分2步：

1. 将绿色通道反色后作为系数值，分别与各个通道相乘，得到新图层；
2. 将新图层与原图做一次滤色混合，f(a, b) = 1 - (1 - a)*(1 - b)；

       如果觉得增强程度不够，可以多做几次图层滤色操作。下面是相关代码：

1. #include <cv.h>

2. #include <highgui.h>

3.  

4. using namespace cv;

5. using namespace std;

6.  

7. #define BLUE 0

8. #define GREEN 1

9. #define RED 2

10.  

11. #ifndef SCREEN_XY

12. #define SCREEN_XY(x, y) (255 - ((255 - (x))*(255 - (y)) >> 8))

13. #endif

14.  

15. int main()

16. {

17. char imgfile[256] = "E:\\t11.jpg";

18. Mat src = imread(imgfile, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

19. imshow("src", src);

20.  

21. int size = src.cols * src.rows;

22. uchar r = 0, g = 0, b = 0, g_alpha = 0;

23. uchar *pSrcData = src.data;

24. for (int i = 0; i < size; i++, pSrcData += 3)

25. {

26. g_alpha = 255 - pSrcData[GREEN];

27. b = pSrcData[BLUE]*g_alpha >> 8;

28. g = pSrcData[GREEN]*g_alpha >> 8;

29. r = pSrcData[RED]*g_alpha >> 8;

30.  

31. pSrcData[BLUE] = SCREEN_XY(pSrcData[BLUE], b);

32. pSrcData[GREEN] = SCREEN_XY(pSrcData[GREEN], g);

33. pSrcData[RED] = SCREEN_XY(pSrcData[RED], r);

34. }

35.  

36. imshow("dst", src);

37.  

38. waitKey();

39. return 0;

40. }

       更多效果图可以参考前面文章：《低照度图像增强》。