提升圖像對比度和亮度

本文轉載自查看原文 2019-07-27 10:26 824 計算機視覺/ OpenCV/ 數字圖像處理

一提升圖像對比度和亮度
二代碼實現
三實現效果

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一提升圖像對比度和亮度

一般來說圖像的變換可以分成以下兩類：
(1)像素變換
在像素變換中，僅僅根據輸入的像素值（有時可能加上某些全局信息或者參數）來計算相應的輸出像素值。該類變換的常見方法有亮度和對比度調整、顏色校正和顏色變換等等。該類變換可以用下面的通用變換公式來表示。\(f(x,y)\)表示原圖像\((x,y)\)處的像素值，\(T\)表示變換函數，\(g(x,y)\)表示輸出圖像\((x,y)\)處的像素值。可以看到輸入僅有當個位置的像素值。

\[g(x, y) = T[f(x, y)] \]

(2)鄰域變換
在鄰域變換中，變換函數的輸入可以是多個像素所構成的一個鄰域，然后根據變換函數計算相應的像素值輸出。鄰域變換最常見的方法有圖像卷積操作。對於圖像卷積，假設中心錨點位置為\((x,y)\)，濾波器大小為\(m \times n\)，且\(m\)和\(n\)均為奇數（濾波器大小一般均為奇數）。令\(a = (m-1)/2\)，\(b = (n-1)/2\)，矩陣\(w\)為濾波器系數，原圖像為\(f\)，輸出圖像為\(g\)，則圖像的卷積操作可以用下面的通用公式表示。

\[g(x,y) = \sum_{s=-a}^a \sum_{t=-b}^b w(s,t)f(x+s, y+t) \]

而提升圖像對比度和亮度是一個典型的像素變換操作，它的變換公式表示如下。如果你想要提升圖像亮度（針對灰度圖），那你只需要令\(\alpha = 1\)，並使\(\beta\)的值大於0，使圖像的亮度得到一個增益即可。此時，圖像的每個像素都將提升\(\beta\)個灰度值。如果你想要提升圖像對比度，那你只需要令\(\beta = 0\)，並使\(\alpha\)的值大於1，使得圖像相鄰像素差值變大從而提升圖像的對比度。如果你既要提升對比度和亮度，則只需要選擇\(\alpha\)為大於1的合適值和\(\beta\)為大於0的合適值即可。

\[g(x,y) = \alpha f(x, y) + \beta \]

二代碼實現

OpenCV中提供了一個實現提升圖像對比度和亮度的APIconvertTo()如下。

void cv::Mat::convertTo(
	OutputArray m,		// 輸出圖像
    int rtype,			// 輸出圖像類型，取-1則表示類型與原圖相同
    double alpha = 1,	// alpha值
    double beta = 0		// beta值
) const;

如果不使用convertTo()，則可以將手寫代碼實現如下。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char **argv)
{
	// load source image and show it
	Mat src = imread("D:\\IMG\\lena.jpg", IMREAD_UNCHANGED);
	if (!src.data)
	{
		cout << "Error : could not load image." << endl;
		return -1;
	}
	imshow("input", src);

	// parameters for enhance contrast
	double alpha = 2.0;
	double beta = 0.0;

	Mat dst(src.size(), src.type());
	decltype(src.rows) row, col;
	for (row = 0; row < src.rows; ++row)
	{
		for (col = 0; col < src.cols; ++col)
		{
			// single channel (gray image) or three channels (BGR image) only
			if (src.channels() == 1)
			{
				int gray = src.at<uchar>(row, col);
				dst.at<uchar>(row, col) = saturate_cast<uchar>(gray * alpha + beta);
			}
			else if (src.channels() == 3)
			{
				int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];
				int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];
				int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];
				dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(b * alpha + beta);
				dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(g * alpha + beta);
				dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(r * alpha + beta);
			}
		}
	}
	imshow("output (alpha = 2)", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

如果使用APIconvertTo()，則可以簡單地作如下實現。