图像对比度和亮度

本文介绍了图像的亮度和对比度概念,亮度与对比度的区别,并通过数字图像变换公式阐述了如何影响图像效果。此外,还提供了在OpenCV中调整图像亮度和对比度的代码示例,强调了saturate_cast函数在防止溢出和确保有效像素值中的作用。

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。

复制代码
//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 );
                     }
              }
       }
复制代码//g_nContrastValue是对比度, g_nBrightValu是亮度;及对应 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;

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】---------------------------------------
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