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  • Python: PS 图像调整--饱和度调整
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    2019-08-05 17:46:29

    本文用 Python 实现 PS 图像调整中的饱和度调整算法,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客:

    http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/22992961

    import matplotlib.pyplot as plt
    from skimage import io

    file_name = 'D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg'
    img=io.imread(file_name)

    img = img * 1.0
    img_out = img * 1.0

    # -1 ~ 1
    Increment = 0.5

    img_min = img.min(axis=2)
    img_max = img.max(axis=2)

    Delta = (img_max - img_min) / 255.0
    value = (img_max + img_min) / 255.0
    L = value/2.0

    mask_1 = L < 0.5

    s1 = Delta/(value + 0.001)
    s2 = Delta/(2 - value + 0.001)
    s = s1 * mask_1 + s2 * (1 - mask_1)

    if Increment >= 0 :
        temp = Increment + s
        mask_2 = temp >  1
        alpha_1 = s
        alpha_2 = s * 0 + 1 - Increment
        alpha = alpha_1 * mask_2 + alpha_2 * (1 - mask_2)
        alpha = 1/(alpha + 0.001) -1 
        img_out[:, :, 0] = img[:, :, 0] + (img[:, :, 0] - L * 255.0) * alpha
        img_out[:, :, 1] = img[:, :, 1] + (img[:, :, 1] - L * 255.0) * alpha
        img_out[:, :, 2] = img[:, :, 2] + (img[:, :, 2] - L * 255.0) * alpha

    else:
        alpha = Increment
        img_out[:, :, 0] = L * 255.0 + (img[:, :, 0] - L * 255.0) * (1 + alpha)
        img_out[:, :, 1] = L * 255.0 + (img[:, :, 1] - L * 255.0) * (1 + alpha)  
        img_out[:, :, 2] = L * 255.0 + (img[:, :, 2] - L * 255.0) * (1 + alpha) 


    img_out = img_out/255.0

    # 饱和处理
    mask_1 = img_out  < 0 
    mask_2 = img_out  > 1

    img_out = img_out * (1-mask_1)
    img_out = img_out * (1-mask_2) + mask_2

    plt.figure()
    plt.imshow(img/255.0)
    plt.axis('off')

    plt.figure(2)
    plt.imshow(img_out)
    plt.axis('off')

    plt.show()        
    --------------------- 
    作者:Matrix_11 
    来源:CSDN 
    原文:https://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/78345444 
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

     

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    BYTE bySaturationMap[256*256];
    
    //滚动条0-255
    //......
    CreateSaturationMap(m_saturationctl.GetPos());
    //......
    
    void CreateSaturationMap(BYTE value)
    {
        int nTmp;
        for (int g=0; g<256; ++g)
        {
            for (int i=0; i<256; ++i)
            {
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                nTmp = min(255, max(0, nTmp));
                bySaturationMap[g*256+i] = nTmp;
            }
        }
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    {
                    int g, r, b;
         BYTE *pNode = NULL;
        
        pNode = pData;
        for (int j=0; j<hei; j++)
        {
            for (int i=0; i<wid; i++)
            {
                r = *pNode;
                g = *(pNode+1);
                b = *(pNode+2);    
                *pNode       = bySaturationMap[g*256+r];
                *(pNode+2) = bySaturationMap[g*256+b];
                pNode = pNode+3;
            }
        }
    }

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/youfal/p/3833483.html

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    %src为rgb图像,saturation为调节的饱和度值,调节范围为【-100100】
    function Image_new = SaturationAdjustment(src,saturation)
    Image=src;
    Image=double(Image);
    R=Image(:,:,1);
    G=Image(:,:,2);
    B=Image(:,:,3);
    [row, col] = size(R);
    R_new=R;
    G_new=G;
    B_new=B;
    %%%% Increment, 饱和度调整增量(-100,100)photoshop的范围
    Increment=saturation;
    
    %换算成调整比率
    Increment=Increment/100;
    
    %利用HSL模式求得颜色的S和L
    for i=1:row
        for j=1:col
            rgbMax=max(R(i,j),max(G(i,j),B(i,j)));
            rgbMin=min(R(i,j),min(G(i,j),B(i,j)));
            Delta=(rgbMax-rgbMin)/255;
       
            if(Delta==0)                              %如果delta=0,则饱和度S=0,所以不能调整饱和度
                continue;
            end
            value = (rgbMax + rgbMin)/255;
            L=value/2;                                %Lightness
            
            if(L<0.5)                                 %根据明度L计算饱和度S
                S=Delta/value;
            else
                S =Delta/(2 - value);
            end
            %具体的饱和度调整,Increment为饱和度增减量
            if (Increment>=0)
                if((Increment+S)>=1)
                    alpha=S;
                else
                    alpha=1-Increment;
                end
              alpha=1/alpha-1;
              R_new(i,j) = R(i,j) + (R(i,j) - L * 255) * alpha;
              G_new(i,j) = G(i,j) + (G(i,j) - L * 255) * alpha;
              B_new(i,j) = B(i,j) + (B(i,j) - L * 255) * alpha;
            else
              alpha=Increment;
              R_new(i,j) = L*255 + (R(i,j) - L * 255) * (1+alpha);
              G_new(i,j) = L*255 + (G(i,j) - L * 255) * (1+alpha);
              B_new(i,j) = L*255 + (B(i,j) - L * 255) * (1+alpha); 
            end
        end
    end     
    Image_new(:,:,1)=R_new;
    Image_new(:,:,2)=G_new;
    Image_new(:,:,3)=B_new;
    end
    
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饱和度变换