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  • 图像对比度和亮度

    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】---------------------------------------
    //  描述:包含程序所依赖的头文件
    //---------------------------------------------------------------------------------------------- 
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
    #include <iostream>
    
    //-----------------------------------【命名空间声明部分】---------------------------------------
    //  描述:包含程序所使用的命名空间
    //-----------------------------------------------------------------------------------------------   
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    //-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
    //  描述:全局函数声明
    //-----------------------------------------------------------------------------------------------
    static void ContrastAndBright(int, void *);
    
    //-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
    //  描述:全局变量声明
    //-----------------------------------------------------------------------------------------------
    int g_nContrastValue; //对比度值
    int g_nBrightValue;  //亮度值
    Mat g_srcImage, g_dstImage;
    //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
    //  描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
    //-----------------------------------------------------------------------------------------------
    int main()
    {
        //改变控制台前景色和背景色
        system("color 2F");
        // 读入用户提供的图像
        g_srcImage = imread("E:\VS2015Opencv\vs2015\project\picture\cat.jpg");
        if (!g_srcImage.data) { printf("读取g_srcImage图片错误~! 
    "); return false; }
        g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());
    
        //设定对比度和亮度的初值
        g_nContrastValue = 80;
        g_nBrightValue = 80;
    
        //创建窗口
        namedWindow("【效果图窗口】", 1);
    
        //创建轨迹条
        createTrackbar("对比度:", "【效果图窗口】", &g_nContrastValue, 300, ContrastAndBright);
        createTrackbar("亮   度:", "【效果图窗口】", &g_nBrightValue, 200, ContrastAndBright);
    
        //调用回调函数
        ContrastAndBright(g_nContrastValue, 0);
        ContrastAndBright(g_nBrightValue, 0);
    
        //输出一些帮助信息
        cout << endl << "	运行成功,请调整滚动条观察图像效果
    
    "
            << "	按下“q”键时,程序退出
    ";
    
        //按下“q”键时,程序退出
        while (char(waitKey(1)) != 'q') {}
        return 0;
    }
    
    //-----------------------------【ContrastAndBright( )函数】------------------------------------
    //  描述:改变图像对比度和亮度值的回调函数
    //-----------------------------------------------------------------------------------------------
    static void ContrastAndBright(int, void *)
    {
    
        // 创建窗口
        namedWindow("【原始图窗口】", 1);
    
        // 三个for循环,执行运算 g_dstImage(i,j) = a*g_srcImage(i,j) + b
        for (int y = 0; y < g_srcImage.rows; y++)
        {
            for (int x = 0; x < g_srcImage.cols; x++)
            {
                for (int c = 0; c < 3; c++)
                {
                    g_dstImage.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(g_srcImage.at<Vec3b>(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
                }
            }
        }
    
        // 显示图像
        imshow("【原始图窗口】", g_srcImage);
        imshow("【效果图窗口】", g_dstImage);
    }

    效果图:

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fcfc940503/p/11259444.html
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