图像亮度通俗理解便是图像的明暗程度,数字图像 f(x,y) = i(x,y) r(x, y) ,如果灰度值在[0,255]之间,则 f 值越接近0亮度越低,f 值越接近255亮度越高。而且我们也要把亮度和对比度区分开来,正如上述提的对比度指的是最高和最低灰度级之间的灰度差。
饱和度指的是图像颜色种类的多少, 上面提到图像的灰度级是[Lmin,Lmax],则在Lmin、Lmax 的中间值越多,便代表图像的颜色种类多,饱和度也就更高,外观上看起来图像会更鲜艳,调整饱和度可以修正过度曝光或者未充分曝光的图片。使图像看上去更加自然
对于数字图像变换,设原像素灰度为 f(i,j),转化后的像素灰度为 g(i,j),则常用的线性变换是 g(i,j)= af(i,j) + b, 其中系数 a 影响图像的对比度,系数 b 影响图像的亮度,具体如下:
(1) a=1时是原图;
(2) a>1时对比度增强,图像看起来更加清晰;
(3) a<1时对比度减弱,图像看起来变暗;
(4) b影响图像的亮度,随着增加b (b>0)和减小b (b>0),图像整体的灰度值上移或者下移, 也就是图像整体变亮或者变暗, 不会改变图像的对比度
常用代码:
在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素。
//三个for循环,执行运算 new_image(i,j) =a*image(i,j) + b for(int y = 0; y < image.rows; y++ ) { for(int x = 0; x < image.cols; x++ ) { for(int c = 0; c < 3; c++ ) { new_image.at<Vec3b>(y,x)[c]= saturate_cast<uchar>( (g_nContrastValue*0.01)*(image.at<Vec3b>(y,x)[c] ) + g_nBrightValue ); } } }
上述代码中image.at<Vec3b>(y,x)[c] 其中,y是像素所在的行, x是像素所在的列, c是R、G、B(对应0、1、2)其中之一。
saturate_cast为了安全转换,运算结果可能超出像素取值范围(溢出),还可能是非整数(如果是浮点数的话),用saturate_cast对结果进行转换,以确保它为有效值。
代码如下:
//-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------