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  • 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...

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    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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    RGB颜色模型

    RGB颜色模型也就是我们最常用的三原色,红绿蓝。RGB颜色模型在混色时属于加法混色,RGB中每种颜色数值越高,色彩越明亮。RBG为(0,0,0)时为黑色,RGB为(255,255,255)时为白色。计算机在处理颜色信息时一般都采用RGB颜色模型,可以很精确地表示某种颜色。

    HSI彩色模型

    RGB模型的彩色系统对于硬件实现很理想,且与人眼强烈感知红、绿、蓝三原色的事实能很好的匹配。遗憾的是RGB模型和其它类似的彩色模型不能很好的适应实际上人解释的颜色(1)。人观察一个彩色物体时,我们用其色调、饱和度和亮度来描述它,这就是HSI彩色模型。

    色调(H)

    描述一种纯色(纯黄,纯红或纯橙色)的颜色属性。当我们说一个物体为红色,黄色时,指的是其色调。

     

    饱和度(S)

    指颜色的相对纯净度或一种颜色混合白光的数量,它指的是一种纯色被白光稀释的程度的度量。纯谱色是全饱和的。饱和度与所加白光的数量成反比。。简单来说,当颜色越偏向某个值,即越偏离灰度,饱和度越大;当颜色越偏向灰度,饱和度越小。
    下面是百度百科关于饱和度的一段定义:
    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

     

    亮度(I)

    实际上它是不可度量的。它体现了无色的强度概念,并且是描述彩色感觉的关键因子之一。亮度之所以不可以度量,也是因为人眼的感光是一个主观概念,在HSI模型中,亮度值I = (R + G + B) / 3。这样的理由很好理解,因为在RGB监视器上,彩色是由三种颜色强度的电子灯混合产生的,我们把每个电子灯想象成一个火把,那么火把的亮度就由总的火把数决定,RGB是在各个分量上的值,所以统一到一齐之后可以使用其加权平均来描述亮度。

     

    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。一般来说对比度越大,图像越清晰醒目,色彩也越鲜明艳丽;而对比度小,则会让整个画面都灰蒙蒙的。反应到图像编辑上,调整对比度就是在保证平均亮度不变的情况下,扩大或缩小亮的点和暗的点的差异。既然是要保证平均亮度不变,所以对每个点的调整比例必须作用在该值和平均亮度的差值之上,这样才能够保证计算后的平均亮度不变,故有调整公式:

                                      Out = Average + (In – Average) * ( 1 + percent)

    其中In表示原始像素点亮度,Average表示整张图片的平均亮度,Out表示调整后的亮度,而percent即调整范围[-1,1]。 但是实际处理中,并没有太多的必要去计算一张图的平均亮度:一来耗时间,二来在平均亮度上的精确度并不会给图像的处理带来太多的好处—-一般就假设一张图的平均亮度为128,即一半亮度,而一张正常拍照拍出来的图平均亮度应该是在[100,150]。在肉眼看来两者基本没有任何区别,而如果真实地去计算平均亮度还会带来很大的计算量。

    https://blog.csdn.net/full_speed_turbo/article/details/54581055

     

    灰度

    所谓灰度色,就是指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。在RGB彩色模型中,灰度色的R=G=B。将RGB彩色图像转为灰度图,是通过计算每一个RGB像素的等效灰度或者亮度值Y来实现的。转化的一个原则是——应该保证最终的灰色图像和最初的彩色图像主观上有相同的亮度。在最简单的情况下,Y可以取RGB三分量的加权平均值。

      Y = Avg(R, G, B) = (R + G + B) / 3;

    实际上,由于红色和黄色看上去比蓝色亮,这就导致转化后的灰度图像的红黄区域比较暗,而蓝色区域比较亮。因此可以使用颜色分量的加权和来计算等效的亮度值。

      Y = Lum(R, G, B) = wr * R + wg * G + wb * B;

    常用的权值来自模拟彩色信号编码

      wr = 0.299  wg = 0.587  wb = 0.114

    使用wr = 0.3  wg = 0.59  wb = 0.11值进行彩色转化效果如下:

     

     

     

     

     

     

     

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  • gamma校正定义,图像对比度调整

    千次阅读 2018-09-06 18:26:04
     (Gamma Correction,伽玛校正):所谓伽玛校正就是对图像的伽玛曲线进行编辑,以对图像进行非线性色调编辑的方法,检出图像信号中的深色部分和浅色部分,并使两者比例增大,从而提高图像对比度效果。计算机绘图...

    1 gamma校正背景

      在电视和图形监视器中,显像管发生的电子束及其生成的图像亮度并不是随显像管的输入电压线性变化,电子流与输入电压相比是按照指数曲线变化的,输入电压的指数要大于电子束的指数。这说明暗区的信号要比实际情况更暗,而亮区要比实际情况更高。所以,要重现摄像机拍摄的画面,电视和监视器必须进行伽玛补偿。这种伽玛校正也可以由摄像机完成。我们对整个电视系统进行伽玛补偿的目的,是使摄像机根据入射光亮度与显像管的亮度对称而产生的输出信号,所以应对图像信号引入一个相反的非线性失真,即与电视系统的伽玛曲线对应的摄像机伽玛曲线,它的值应为1/γ,我们称为摄像机的伽玛值。电视系统的伽玛值约为2.2,所以电视系统的摄像机非线性补偿伽玛值为0.45。彩色显像管的伽玛值为2.8,它的图像信号校正指数应为1/2.8=0.35,但由于显像管内外杂散光的影响,重现图像的对比度和饱和度均有所降低,所以彩色摄像机的伽玛值仍多采用0.45。在实际应用中,我们可以根据实际情况在一定范围内调整伽玛值,以获得最佳效果。

                              

    2 gamma校正定义

      (Gamma Correction,伽玛校正):所谓伽玛校正就是对图像的伽玛曲线进行编辑,以对图像进行非线性色调编辑的方法,检出图像信号中的深色部分和浅色部分,并使两者比例增大,从而提高图像对比度效果。计算机绘图领域惯以此屏幕输出电压与对应亮度的转换关系曲线,称为伽玛曲线(Gamma Curve)。

    以传统CRT(Cathode Ray Tube)屏幕的特性而言,该曲线通常是一个乘幂函数,Y=(X+e)γ,其中,Y为亮度、X为输出电压、e为补偿系数、乘幂值(γ)为伽玛值,改变乘幂 值(γ)的大小,就能改变CRT的伽玛曲线。典型的Gamma值是0.45,它会使CRT的影像亮度呈现线性。使用CRT的电视机等显示器屏幕,由于对于 输入信号的发光灰度,不是线性函数,而是指数函数,因此必需校正。

                               

    3 gamma校正原理

      假设图像中有一个像素,值是 200 ,那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤: 

      1. 归一化 :将像素值转换为  0 ~ 1  之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256  这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素  A  而言  , 其对应的归一化值为  0. 783203 。 

      2. 预补偿 :根据公式  , 求出像素归一化后的 数据以  1 /gamma  为指数的对应值。这一步包含一个 求指数运算。若  gamma  值为  2. 2 ,  则  1 /gamma  为  0. 454545 , 对归一化后的  A  值进行预补偿的结果就 是  0. 783203 ^0. 454545 = 0. 894872 。 

      3. 反归一化 :将经过预补偿的实数值反变换为  0  ~  255  之间的整数值。具体算法为 : f*256 - 0. 5  此步骤包含一个乘法和一个减法运算。续前 例  , 将  A  的预补偿结果  0. 894872  代入上式  , 得到  A  预补偿后对应的像素值为  228 , 这个  228  就是最后送 入显示器的数据。  

      如上所述如果直接按公式编程的话,假设图像的分辨率为 800*600 ,对它进行 gamma 校正,需要执行 48 万个浮点数乘法、除法和指数运算。效率太低,根本达不到实时的效果。 

      针对上述情况,提出了一种快速算法,如果能够确知图像的像素取值范围  , 例如  , 0 ~ 255 之间的整数  , 则图像中任何一个像素值只能 是  0  到  255  这  256  个整数中的某一个 ; 在  gamma 值 已知的情况下  ,0 ~ 255  之间的任一整数  , 经过“归一 化、预补偿、反归一化”操作后 , 所对应的结果是唯一的  , 并且也落在  0 ~ 255  这个范围内。

      如前例  , 已知  gamma  值为  2. 2 , 像素  A  的原始值是  200 , 就可求得 经  gamma  校正后  A  对应的预补偿值为  228 。基于上述原理  , 我们只需为  0 ~ 255  之间的每个整数执行一次预补偿操作  , 将其对应的预补偿值存入一个预先建立的  gamma  校正查找表 (LUT:Look Up Table) , 就可以使用该表对任何像素值在  0 ~ 255  之 间的图像进行  gamma  校正。 

    gamma<1 则变亮,>1则变暗

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  • 图像对比度

    2020-04-29 18:21:13
    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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