色階調整( Levles Adjustment )
（一）色階調整原理
色階是什么：色階就是用直方圖描述出的整張圖片的明暗信息。如圖
從左至右是從暗到亮的像素分布，黑色三角代表最暗地方（純黑），白色三角代表最亮地方（純白）。灰色三角代表中間調。
每一個色階定義有兩組值：
一組是輸入色階值，包含黑灰白三個值， 上圖中： 黑點值為０， 灰點為１.００，白點為２５５
另一組是輸入色階值，包含黑白兩個值，上圖中：輸出色階黑為０，白為２５５
對於一個RGB圖像, 可以對R, G, B 通道進行獨立的色階調整，即，對三個通道分別使用三個色階定義值。還可以再對 三個通道進行整體色階調整。 因此，對一個圖像，可以用四次色階調整。最終的結果，是四次調整后合並產生的結果。
我們先來分析對單通道的色階原理，比如：對紅色通道定義色階調整如下：
則此時： 輸入色階值為： 黑13, 灰1.29, 白240， 輸出色階值為：黑１１，白２４２
則色階調整的實現是： 當輸入值<黑點值(13)時，全部變為輸出色階的黑值。 當輸入值>白點(240)時，全部變為輸出色階的白值
當輸入值介於黑值與白值之間(13-240)時，則結合灰度系數，按比例重新計算，變為一個新的值。
對紅、綠、藍三個獨立通道調整方式都與上述算法相同。各通道調整是互不相關的。
對RGB通道進行整體調整時，則對RGB三個值進行同時變換。
（二）色階調整的OpenCV實現
我用opencv寫了兩個 C++ 類： Levels類實現了多通道的色階的定義、實施調整。 Level類是一個通道的色階定義類。
源碼共兩個文件： Levels.hpp, Levels.cpp
源碼有一定的長度，不具體解釋了，請見注釋。
補充說明幾點：
1， Levels類中定義了四個Level對象(即四個通道)，分別是RedChannel, GreenChannel, BlueChannel 和 RGBChannel.
2，每個Level對象有五個屬性值：
1 int Shadow; //輸入色階黑點值
2 float Midtones; //輸入色階灰點值（注意是浮點數）
3 int Highlight; //輸入色階白點值
4 int OutputShadow; //輸出色階黑點值
5 int OutputHighlight; //輸出色階白點值
3, 使用方法：創建一個Levels對象，然后對其所屬的Level對象的屬性值進行賦值，然后調整 Levels類的adjust()方法，即可實現色階調整。
（三）例程
寫一個例程，使用Levels類，實現色階調整。
程序中定義了兩個窗口，一個是圖片窗口，一個是色階定義窗口。
1 #include <cstdio>
2 #include <iostream>
3 #include "opencv2/core.hpp"
4 #include "opencv2/imgproc.hpp"
5 #include "opencv2/highgui.hpp"
6
7 #include "Levels.hpp"
8
9 using namespace std; 10 using namespace cv; 11
12 static string window_name = "Photo"; 13 static Mat src; 14
15 static Mat levels_mat; 16 static string levels_window = "Adjust Levels"; 17 static int channel = 0; 18 Levels levels; 19
20 int Shadow; 21 int Midtones = 100; 22 int Highlight; 23 int OutputShadow; 24 int OutputHighlight; 25
26 static void invalidate() 27 { 28 Mat dst; 29 levels.adjust(src, dst); 30 imshow(window_name, dst); 31
32 imshow(levels_window, levels_mat); 33 } 34
35 static void channelRead(int which_channel) 36 { 37 channel = which_channel; 38 Level * CurrentChannel = NULL; 39 switch (channel) { 40 case 0: CurrentChannel = &levels.RGBChannel; break; 41 case 1: CurrentChannel = &levels.RedChannel; break; 42 case 2: CurrentChannel = &levels.GreenChannel; break; 43 case 3: CurrentChannel = &levels.BlueChannel; break; 44 } 45 if ( CurrentChannel == NULL ) return; 46
47 Shadow = CurrentChannel->Shadow; 48 Midtones = int (CurrentChannel->Midtones * 100); 49 Highlight = CurrentChannel->Highlight; 50 OutputShadow = CurrentChannel->OutputShadow; 51 OutputHighlight = CurrentChannel->OutputHighlight; 52
53 } 54
55 static void channelWrite() 56 { 57 Level * CurrentChannel = NULL; 58 switch (channel) { 59 case 0: CurrentChannel = &levels.RGBChannel; break; 60 case 1: CurrentChannel = &levels.RedChannel; break; 61 case 2: CurrentChannel = &levels.GreenChannel; break; 62 case 3: CurrentChannel = &levels.BlueChannel; break; 63 } 64
65 if ( CurrentChannel == NULL ) 66 return ; 67
68 CurrentChannel->Shadow = Shadow; 69 CurrentChannel->Midtones = Midtones / 100.0; 70 CurrentChannel->Highlight = Highlight; 71 CurrentChannel->OutputShadow = OutputShadow; 72 CurrentChannel->OutputHighlight = OutputHighlight; 73
74 invalidate(); 75 } 76
77
78 static void callbackAdjust(int , void *) 79 { 80 channelWrite(); 81 invalidate(); 82 } 83
84
85 static void callbackAdjustChannel(int , void *) 86 { 87 channelRead(channel); 88 setTrackbarPos("Shadow", levels_window, Shadow); 89 setTrackbarPos("Midtones", levels_window, Midtones); 90 setTrackbarPos("Highlight", levels_window, Highlight); 91 setTrackbarPos("OutShadow", levels_window, OutputShadow); 92 setTrackbarPos("OutHighlight", levels_window, OutputHighlight); 93 invalidate(); 94 } 95
96
97 int main() 98 { 99 //read image file
100 src = imread("building.jpg"); 101 if ( !src.data ) { 102 cout << "error read image" << endl; 103 return -1; 104 } 105
106 //create window
107 namedWindow(window_name); 108 imshow(window_name, src); 109
110
111 //create window for levels
112 namedWindow(levels_window); 113 levels_mat = Mat::ones(100,400, CV_8UC3); 114 levels_mat.setTo( Scalar(255,255,255) ); 115 imshow(levels_window, levels_mat); 116
117 channelRead(0); 118 createTrackbar("Channel", levels_window, &channel, 3, callbackAdjustChannel); 119 createTrackbar("Shadow", levels_window, &Shadow, 255, callbackAdjust); 120 createTrackbar("Midtones", levels_window, &Midtones, 200, callbackAdjust); 121 createTrackbar("Highlight", levels_window, &Highlight, 255, callbackAdjust); 122 createTrackbar("OutShadow", levels_window, &OutputShadow, 255, callbackAdjust); 123 createTrackbar("OutHighlight", levels_window, &OutputHighlight, 255, callbackAdjust); 124
125 waitKey(); 126
127 return 0; 128
129 }
運行效果：
原圖：
先對紅色通道(Channel = 1)調整各項色階定義值，進行單通道色階調整，效果如下：
再對RGB通道(Channel = 0)進行整體色階調整，效果如下：
