【OpenCV】对比度增强之线性变换

原理讲解
输入的图像为I,宽为W,高为H，输出图像记为O，图像的线性变换可以利用以下公式定义：

当a=1,b=0时，O为I的一个副本；
如果a>1则输出图像O的对比度比I有所增大；
如果0<a<1,则O的对比度比I有所减小；
而b值的改变，影响的是输出的亮度，当b>0时，亮度增加；当b<0时，亮度减小。
举例：假设图像的灰度级范围是[50,100],通过a=2,b=0的线性变换，可以将输出图像的灰度级拉伸到[100,200]，灰度级范围有所增加， 从而提高了对比度；而如果令a=0.5,b=0,则输出图像的灰度级会压缩到[25,50],灰度级范围有所减小，则降低了对比度。

实现方式
在OpenCV中实现一个常数与矩阵相乘有多种方式。
第一种方式：通过Mat的成员函数
Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype,double alpha=1,double beta=0)
实现线性变换，该函数参数之间的关系如下：

m(x,y)=saturate_cast<rtype>(alpha(*this)(x,y)+beta)

其中参数m代表输出矩阵，参数rtype是输出矩阵m的数据类型，参数alpha和beta分别可以理解为线性变换中的a和b.利用该函数实现线性变换的示例代码如下：

Mat I = (Mat_<uchar>(2,2)<<0,200,23,4);
Mat O;
I.convertTo(0,CV_8UC1,2.0,0);

其中输入的I的数据类型为uchar,打印输出O的值，结果为：[[0,255],[46,