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  • 有时候,我们是不需要这么对比度的,很高的对比度在视觉上未必让人舒服,于是就有了对比度调整强度的问题。对于使用线性变换的方法增强对比度,调整强度就是线性变换y=kx+b中间的k,比如说要求把对比度提高1.2倍...

    关于图像对比度【4】

    对比度调整强度

    之前说了两种调整对比度调整的方法,线性变换和直方图均衡化,之前写的时候都是把对比度增强的效果发挥到极致,但是很高的对比度真的好吗?有时候,我们是不需要这么强的对比度的,很高的对比度在视觉上未必让人舒服,于是就有了对比度调整强度的问题。

    对于使用线性变换的方法增强对比度,调整强度就是线性变换y=kx+b中间的k,比如说要求把对比度提高1.2倍,意思就是k=1.2。但是通常说对比度提高1.2倍有一个隐藏含义:图像整体亮度不变(图像的平均像素值mean不变)。根据这个隐藏条件,就可以算出y=kx+b中间的b,也就是(y-mean)=k(x-mean)。当然,也可能要求不是平均亮度不变,而是亮度中位值mid不变,那自然就变成了(y-mid)=k(x-mid)。总之,在线性变化下去调整对比度,强度很容易控制,指哪打哪。

    下图是保持亮度不变的情况下,对比度提升1倍、1.2倍、1.5倍、1.8倍、2倍、2.5倍获得的图像:

    这里写图片描述

    对于使用直方图均衡化的方法来增强对比度,控制对比度调整强度就不那么舒服了,基本上很难实现诸如亮度不变,对比度提高1.2倍这样的功能,因为它压根就不是线性的。但是如果一定要定义一个调整强度呢?想起来,之前说直方图均衡化的时候,有一个东西叫累积直方图:

    这里写图片描述

    所谓的直方图均衡化就是把一个曲线的累积直方图变成一个直线型的累积直方图,如果把这个过程想象成一个变化的过程,那么中间就必然有若干个过渡状态,比如上图中的绿线。什么意思呢?很简单,可以把原始图像和均衡化后的图像做权重融合,即y=k*x1+(1-k)*x0,其中x0是原始图像上的点,x1是均衡化之后的点,k是权重,这个权重实际上就代表了调整的强度。

    下图是k分别为0、0.2、0.4、0.6、0.8、1的时候得到的结果图像:

    这里写图片描述

    从上面图上看,也并不是直方图完全均衡时图像效果最好啊。

    至于使用直方图均衡化还要保持亮度不变什么的,就别想了,做不到。

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  • OpenCV-图像对比度

    千次阅读 多人点赞 2021-09-04 22:47:12
    OpenCV&C++代码实现图像对比度调整

    作者:Steven
    版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处

    实现原理

           图像对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,即指一幅图像灰度反差的大小。差异范围越大代表对比越大,差异范围越小代表对比越小。设置一个基准值thresh,当percent大于0时,需要令图像中的颜色对比更强烈,即数值距离thresh越远,则变化越大;当percent等于1时,对比强到极致,只有255和0的区分;当percent等于0时,不变;当percent小于0时,对比下降,即令远离thresh的数值更近些;当percent等于-1时,没有对比了,全是thresh值。

           对比度调整算法的实现流程如下:   

           1.设置调整参数percent,取值为-100到100,类似PS中设置,归一化后为-1到1。

           2.针对图像所有像素点单个处理。当percent大于等于0时,对比增强,调整后的RGB三通道数值为:

    RGB=thresh+(RGB-thresh)/(1-percent)

           3.若percent小于0时,对比降低,此时调整后的图像RGB三通道值为:

    RGB=thresh+(RGB-thresh)*(1+percent)

           4.若percent等于1时,大于thresh则等于255,小于则等于0。

           至此,图像实现了明度的调整,算法逻辑参考xingyanxiao。C++实现代码如下。

    功能函数代码

    // 对比度
    cv::Mat Contrast(cv::Mat src, int percent)
    {
    	float alpha = percent / 100.f;
    	alpha = max(-1.f, min(1.f, alpha));
    	cv::Mat temp = src.clone();
    	int row = src.rows;
    	int col = src.cols;
    	int thresh = 127;
    	for (int i = 0; i < row; ++i)
    	{
    		uchar *t = temp.ptr<uchar>(i);
    		uchar *s = src.ptr<uchar>(i);
    		for (int j = 0; j < col; ++j)
    		{
    			uchar b = s[3 * j];
    			uchar g = s[3 * j + 1];
    			uchar r = s[3 * j + 2];
    			int newb, newg, newr;
    			if (alpha == 1)
    			{
    				t[3 * j + 2] = r > thresh ? 255 : 0;
    				t[3 * j + 1] = g > thresh ? 255 : 0;
    				t[3 * j] = b > thresh ? 255 : 0;
    				continue;
    			}
    			else if (alpha >= 0)
    			{
    				newr = static_cast<int>(thresh + (r - thresh) / (1 - alpha));
    				newg = static_cast<int>(thresh + (g - thresh) / (1 - alpha));
    				newb = static_cast<int>(thresh + (b - thresh) / (1 - alpha));
    			}
    			else {
    				newr = static_cast<int>(thresh + (r - thresh) * (1 + alpha));
    				newg = static_cast<int>(thresh + (g - thresh) * (1 + alpha));
    				newb = static_cast<int>(thresh + (b - thresh) * (1 + alpha));
    
    			}
    			newr = max(0, min(255, newr));
    			newg = max(0, min(255, newg));
    			newb = max(0, min(255, newb));
    			t[3 * j + 2] = static_cast<uchar>(newr);
    			t[3 * j + 1] = static_cast<uchar>(newg);
    			t[3 * j] = static_cast<uchar>(newb);
    		}
    	}
    	return temp;
    }

    C++测试代码

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    cv::Mat Contrast(cv::Mat src, int percent);
    
    int main()
    {
    	cv::Mat src = imread("5.jpg");
    	cv::Mat result = Contrast(src, 50.f);
    	imshow("original", src);
    	imshow("result", result);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }
    
    // 对比度
    cv::Mat Contrast(cv::Mat src, int percent)
    {
    	float alpha = percent / 100.f;
    	alpha = max(-1.f, min(1.f, alpha));
    	cv::Mat temp = src.clone();
    	int row = src.rows;
    	int col = src.cols;
    	int thresh = 127;
    	for (int i = 0; i < row; ++i)
    	{
    		uchar *t = temp.ptr<uchar>(i);
    		uchar *s = src.ptr<uchar>(i);
    		for (int j = 0; j < col; ++j)
    		{
    			uchar b = s[3 * j];
    			uchar g = s[3 * j + 1];
    			uchar r = s[3 * j + 2];
    			int newb, newg, newr;
    			if (alpha == 1)
    			{
    				t[3 * j + 2] = r > thresh ? 255 : 0;
    				t[3 * j + 1] = g > thresh ? 255 : 0;
    				t[3 * j] = b > thresh ? 255 : 0;
    				continue;
    			}
    			else if (alpha >= 0)
    			{
    				newr = static_cast<int>(thresh + (r - thresh) / (1 - alpha));
    				newg = static_cast<int>(thresh + (g - thresh) / (1 - alpha));
    				newb = static_cast<int>(thresh + (b - thresh) / (1 - alpha));
    			}
    			else {
    				newr = static_cast<int>(thresh + (r - thresh) * (1 + alpha));
    				newg = static_cast<int>(thresh + (g - thresh) * (1 + alpha));
    				newb = static_cast<int>(thresh + (b - thresh) * (1 + alpha));
    
    			}
    			newr = max(0, min(255, newr));
    			newg = max(0, min(255, newg));
    			newb = max(0, min(255, newb));
    			t[3 * j + 2] = static_cast<uchar>(newr);
    			t[3 * j + 1] = static_cast<uchar>(newg);
    			t[3 * j] = static_cast<uchar>(newb);
    		}
    	}
    	return temp;
    }

    测试效果

    图1 原图
    图2 参数为50的效果图
    图3 参数为-50的效果图

           通过调整percent可以实现图像对比度的调整。

           如果函数有什么可以改进完善的地方,非常欢迎大家指出,一同进步何乐而不为呢~

           如果文章帮助到你了,可以点个赞让我知道,我会很快乐~加油!

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  • 容提要:文章详细介绍ps对比度的调整方法,并给出一幅缺乏对比度的问题图像来介绍。ps对比度调整包括使用ps自动对比度、色阶、曲线命令调整的原理和方法。  对比度是指一幅图像中,明暗区域中最亮的白色和最暗的...
    容提要:文章详细介绍ps对比度的调整方法,并给出一幅缺乏对比度的问题图像来介绍。ps对比度调整包括使用ps自动对比度、色阶、曲线命令调整的原理和方法。

      对比度是指一幅图像中,明暗区域中最亮的白色和最暗的黑色之间的差异程度。明暗区域的差异范围越大代表图像对比度越高。明暗区域的差异范围越小代表图像对比度越低。

      拥有适当的对比度的图像,可以形成一定的空间感、视觉冲击力、和清晰的画面效果。

      ps对比度的调整方法很多,可以使用ps自动对比度命令,以及色阶、曲线等等命令。下面我们分别介绍photoshop中调整对比度的方法。

      首先,我们要知道哪些图像需要调整对比度。一般发灰的图像,给人的感觉就是不清晰。没有对比度,就证明缺乏深(黑)色和白色。

      下面的一组图,左边是原图,感觉就是发灰和不清晰。右边是调整ps对比度之后的效果。

    ps对比度

    ps对比度调整方法一:自动对比度命令

      ps自动对比度是由程序运算后直接执行的一个命令,没有参数。执行“图像——自动对比度”,就可以将对比度有问题的图像进行调节。

    ps自动对比度

      ps自动对比度命令会自动将图像最深的颜色加强为黑色,最亮的部分加强为白色,以增强图像的亮度和暗度的对比度,对于连续色调图像效果相当明显,而对于单色或颜色不丰富的图像几乎不起作用。

    ps对比度调整方法二:色阶命令

      按下ctrl+L键,打开色阶对话框,原图打开的时候,色阶值如左边所示。

    ps对比度调整方法二:色阶命令

      调整对比度的一个基本方法就将左边的黑色滑块向右移动到直方图开始的地方,将右边的白滑块向左移动到直方图开始的地方。

      调整后的色阶值如右边所示,对应的调整图像对比度的效果如文章最开始右边图所示。

    ps对比度调整方法三:曲线命令

      按下ctrl+M键,打开曲线对话框,同调整色阶的方法一样,将输入色阶的黑、白滑块拖动到直方图的有象素开始的地方,如右边所示。 

    ps对比度调整方法三:曲线命令

      相关文章:案例教程:ps亮度对比度怎么调http://www.ittribalwo.com/show.asp?id=1713

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    色阶

    其实有点类似于对比度,但是,它可以是更深,但浅色不变浅, 也可以是更浅,但深色不会更深,再一种直观理解是,照片显得暗,或者亮

    色调

    有的照片看上去整体蓝蓝的 有的看上去很暖 黄黄的 就是色调 偏蓝就是冷色调 偏黄就是暖色调

    色温

    其实和色调类似,这个比较复杂,但是调整色温都会很直观看到照片显示的色调是蓝的或者黄的.还是紫的红的绿的 等等, 也就是如果调色温的话,色调会变,它会有个正常的点,离开那个点色调就会渐渐有偏向

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