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  • python PIL.ImageEnhance中亮度、对比度、饱和度调整
    千次阅读
    2020-11-25 22:43:18

    主要涉及Brightness/Contrast/Color
    调用流程为创建图像增强对象之后,调用对应的enhance函数

    from PIL import Image, ImageEnhance
    
    img = Image.open("test.jpg")
    
    bright_enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
    # 传入调整系数1.2
    bright_img      = bright_enhancer.enhance(1.2)
    
    contrast_enhancer = ImageEnhance.Contrast(img)
    # 传入调整系数1.2
    contrast_img      = contrast_enhancer.enhance(1.2)
    
    color_enhancer = ImageEnhance.Color(img)
    # 传入调整系数1.2
    color_img      = color_enhancer.enhance(1.2)
    
    
    
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    目录

     

    饱和度

    色调

    对比度

     

    转自这里

     


    图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术的一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等,目前是正在逐渐兴起的技术。

    在图像处理中,常见的颜色模型包括HSB(色相、饱和度、亮度)、RGB(红色、绿色、蓝色)、CMYK(青色、品红、黄色、黑色)和CIE等,因此,相应的颜色模式也就有RGB、CMYK、Lab等。在HSB颜色模型中,色相、饱和度、对比度是对图像属性的基本描述。

    饱和度

    饱和度可定义为彩度除以明度,与彩度同样表征彩色偏离同亮度灰色的程度。注意,与彩度完全不是同一个概念。但由于其和彩度决定的是出现在人眼里的同一个效果,所以才会出现视彩度与饱和度为同一概念的情况。

    饱和度是指色彩的鲜艳程度,也称色彩的纯度。饱和度取决于该色中含色成分和消色成分(灰色)的比例。含色成分越大,饱和度越大;消色成分越大,饱和度越小。纯的颜色都是高度饱和的,如鲜红,鲜绿。混杂上白色,灰色或其他色调的颜色,是不饱和的颜色,如绛紫,粉红,黄褐等。完全不饱和的颜色根本没有色调,如黑白之间的各种灰色。

    saturation

    用以估价纯彩色在整个色觉(包括无彩色)中的成分的视觉属性。它与濒色的纯度这一物理心理里有关(或近似相关)。它决定于颜色光中所混入的白色光的数里,纯光谱色的含量愈多,则它愈高。

    色调

    色调指的是一幅画中画面色彩的总体倾向,是大的色彩效果。在大自然中,我们经常见到这样一种现象:不同颜 色的物体或被笼罩在一片金色的阳光之中,或被笼罩在一片轻纱薄雾似的、淡蓝色的月色之中;或被秋天迷人的金黄色所笼罩;或被统一在冬季银白色的世界之中。这种在不同颜色的物体上,笼罩着某一种色彩,使不同颜色的物体都带有同一色彩倾向,这样的色彩现象就是色调。

    基本含义

    色调是指物体反射的光线中以哪种波长占优势来决定的,不同波长产生不同颜色的感觉,色调是颜色色调的重要特征,它决定了颜色本质的根本特征。

    色调不是指颜色的性质,而是对一幅绘画作品的整体颜色的概括评价。色调是指一幅作品色彩外观的基本倾向。在明度、纯度(饱和度)、色相这三个要素中,某种因素起主导作用,我们就称之为某种色调。一幅绘画作品虽然用了多种颜色,但总体有一种倾向,是偏蓝或偏红,是偏暖或偏冷等等。这种颜色上的倾向就是一副绘画的色调。通常可以从色相、明度、冷暖、纯度四个方面来定义一幅作品的色调。

    色调在冷暖方面分为暖色调与冷色调:红色、橙色、黄色--为暖色调,象征着:太阳、火焰。蓝色--为冷色调,象征着:森林、大海、蓝天。黑色、紫色、绿色、白色--为中间色调; 暖色调的亮度越高,其整体感觉越偏暖,冷色调的亮度越高,其整体感觉越偏冷。冷暖色调也只是相对而言,譬如说,红色系当中,大红与玫红在一起的时候,大红就是暖色,而玫红就被看作是冷色,又如,玫红与紫罗蓝同时出现时,玫红就是暖色。

    对比度

    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,差异范围越大代表对比越大,差异范围越小代表对比越小,好的对比率120:1就可容易地显示生动、丰富的色彩,当对比率高达300:1时,便可支持各阶的颜色。但对比率遭受和亮度相同的困境,现今尚无一套有效又公正的标准来衡量对比率,所以最好的辨识方式还是依靠使用者眼睛。

    在暗室中,白色画面(最亮时)下的亮度除以黑色画面(最暗时)下的亮度。更精准地说,对比度就是把白色信号在100%和0%的饱和度相减,再除以用Lux(光照度,即勒克斯,每平方米的流明值)为计量单位下0%的白色值(0%的白色信号实际上就是黑色),所得到的数值。对比度是最白与最黑亮度单位的相除值。因此白色越亮、黑色越暗,对比度就越高。严格来讲我们指的对比度是屏幕上同一点最亮时(白色)与最暗时(黑色)的亮度的比值,不过通常产品的对比度指标是就整个屏幕而言的,例如一个屏幕在全白屏状态时候亮度为500cd/m2,全黑屏状态亮度为0.5cd/m2,这样屏幕的对比度就是1000:1。返回搜狐,查看

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    一 图像对比度理论知识 1 定义 对比度:通俗地讲就是亮暗的拉伸对比程度,通常表现了图像画质的清晰程度。对比度的计算公式如下: 2 计算案例 解释: 每个小括号的数据是怎么来的?按四近邻计算,比如第一个小...

    一 图像对比度理论知识
    1 定义
    对比度:通俗地讲就是亮暗的拉伸对比程度,通常表现了图像画质的清晰程度。对比度的计算公式如下:

    å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°
    2 计算案例

    å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°

    解释:

    每个小括号的数据是怎么来的?按四近邻计算,比如第一个小括号:以第一行第一列为中心,上下左右分别与这个中心值相减再平方,然后加在一起,即:(2-1)2+(3-1)2;第二个小括号即:(1-3)2+(9-3)2+(1-3)2
    最后的48是怎么来的:其实就是总的平方次个数
    二 代码实现
    '''上面案例和下面代码都是使用四近邻方式计算'''
    from cv2 import cv2
    import numpy as np
    def contrast(img0):   
        img1 = cv2.cvtColor(img0, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #彩色转为灰度图片
        m, n = img1.shape
        #图片矩阵向外扩展一个像素
        img1_ext = cv2.copyMakeBorder(img1,1,1,1,1,cv2.BORDER_REPLICATE) 
        rows_ext,cols_ext = img1_ext.shape
        b = 0.0
        for i in range(1,rows_ext-1):
            for j in range(1,cols_ext-1):
                b += ((img1_ext[i,j]-img1_ext[i,j+1])**2 + (img1_ext[i,j]-img1_ext[i,j-1])**2 + 
                        (img1_ext[i,j]-img1_ext[i+1,j])**2 + (img1_ext[i,j]-img1_ext[i-1,j])**2)

        cg = b/(4*(m-2)*(n-2)+3*(2*(m-2)+2*(n-2))+2*4) #对应上面48的计算公式
        print(cg)
       
    img0 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy1.jpg')
    contrast(img0)
    img1 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy2.jpg')
    contrast(img1)
    img2 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy3.jpg')
    contrast(img2)
    img3 = cv2.imread('1301022016GF2DOM_2535_5118_0_copy4.jpg')
    contrast(img3)

    结果如下:
    20906.021314691152
    26861.281793266557
    27822.16401641625
    28115.63633277685
    结论:图片越清晰,对比度越大

    使用如下图片(因为下面图片大小被压缩,所以计算结果可能不一致,但大小顺序一致)
    ==

    å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°

    å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°

    å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°

    å¨è¿éæå¥å¾çæè¿°

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    关于图像对比度【1】

    对比度和线性变换

    关于什么是对比度这事,不好用一个很明确很严谨的词来概括清楚。对比度高,画面看上去就很硬朗,对比度低,画面看上去就朦朦胧胧,比如下面这张图:

    这里写图片描述

    对比度和颜色没有关系,换句话说如果使用YUV颜色空间的话,那对比度只与Y通道值(亮度)有关。所以在这里,就先不提颜色了。

    针对8位灰度图来说,对比度高,就是白的很白(值接近0),黑的很黑(接近255)。

    于是乎,要提高对比度,只要把黑的变黑,白的变白就可以了。最简单的方法,把图上的每个像素的值都作一个线性变换。

    如果原图上像素值最大的点值为max(可能离255还很远),像素值最小的点的值为min(可能离0值也很远),线性变换就是要把值域(min,max)拉伸到(0,255)。所以很简单了:y=k(x-min),其中k权且叫做拉伸系数吧,k=255/(max-min)。

    把上面这张图,按照上文说的,做一下线性变换,于是得到了如下结果。

    这里写图片描述

    ok,对比度确实提高了。

    另外说一点儿,上文说道的max和min并不真的就是整张图上的最大值和最小值,实际上如果真的使用绝对的最大值和最小值的话,往往效果很差(值最大的那个点和值最小的那个点很有可能是坏点,或者是由噪声的影响)。一个方法是max取最大的5%的像素的值,min取最小的5%的像素的值(也未必一定是5%)。

    对上面这两张图做一下直方图统计,线性变换前的直方图如下:

    这里写图片描述

    线性变换后呢,直方图如下:

    这里写图片描述

    所以从直方图上看,线性变换不过就是把直方图移动了个位置,做了个拉伸而已。

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对比度定义