图像亮度检测 深度学习 图像亮度调整算法

 

首先了解一下算子的概念，一般的图像处理算子都是一个函数，它接受一个或多个输入图像，并产生输出图像。下面是算子的一般形式：

                                                    g(x) = h( f(x) )  或者  g(x) = h( f0(x)······fn(x) )

图像亮度和对比度的调整操作，属于图像处理变换中比较简单的一种——点操作。点操作有一个特点：仅仅根据输入像素值（有时候可加上某些全局信息或参数），来计算相应的输出像素值。这类算子包括：亮度、对比度，颜色校正和变换。

两种最常用的点操作（或者说是点算子）是乘上一个常数（对应对比度的调节）以及加上一个常数（对应亮度值的调节），公式如下：

                                                                      g(x) = a*f(x)+b

• 参数f(x)表示源图像像素
• 参数g(x)表示输出图像像素
• 参数a (需要满足 a>0) 被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度。
• 参数b通常被设置为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度

更近一步，我们这样改写这个式子：

                                                               g(i,j) = a*f(i,j)+b

其中，i和j表示像素位于第i行和第j列，这个式子可以用来作为我们在OpenCV中控制图像对比度和亮度的理论公式。

//头文件
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
//宏定义
#define CONTRAST_BAR "对比度"
#define BRIGHT_BAR "亮  度"
#define WINDOW_NAME "【效果图窗口】"
#define MAX_CONTRAST_VALUE 300
#define MAX_BRIGHT_VALUE 200

//全局函数声明
static void on_ContrastAndBright(int, void *);//回调函数原型必须是void XXXX(int,void*)
//其中第一个参数是轨迹条的位置，第二个参数是用户数据

//全局变量声明
int g_nContrastValue;//对比度值
int g_nBrightValue;//亮度值
Mat g_srcImage, g_dstImage;

int main(int argc, char** argv) {
	//读取输入图像
	g_srcImage = imread("1.jpg");
	if (!g_srcImage.data) {
		cout << "g_srcImage读入失败！" << endl;
		return false;
	}
	g_dstImage = Mat::zeros(g_srcImage.size(), g_srcImage.type());

	//设定对比度和亮度初值
	g_nContrastValue = 100;//a=100*0.01=1
	g_nBrightValue = 0;//b=0

	//创建效果图窗口
	namedWindow(WINDOW_NAME, 1);

	//创建轨迹条
	createTrackbar(CONTRAST_BAR, WINDOW_NAME, &g_nContrastValue, MAX_CONTRAST_VALUE,on_ContrastAndBright);
	createTrackbar(BRIGHT_BAR, WINDOW_NAME, &g_nBrightValue, MAX_BRIGHT_VALUE, on_ContrastAndBright);

	//进行回调函数初始化
	on_ContrastAndBright(g_nContrastValue, 0);//传给回调函数对比度滑块初值，userdata = 0
	on_ContrastAndBright(g_nBrightValue, 0);//传给回调函数亮度滑块初值，userdata = 0

	//按下Q键是程序退出
	while(char(waitKey(1))!='q'){}
	//waitKey(0);
	return 0;
}

//------------------------【on_ContrastAndBright()函数】-------------
static void on_ContrastAndBright(int, void *) {
	//创建窗口
	namedWindow("原始图窗口", 1);
	//3个for循环，执行运算g_dstImage(i,j) = a * g_srcImage(i,j) + b
	for (int y = 0; y < g_srcImage.rows; y++) {
		for (int x = 0; x < g_srcImage.cols; x++) {
			for (int c = 0; c < 3; c++) {
				g_dstImage.at<Vec3b>(y, x)[c] = saturate_cast<uchar>((g_nContrastValue*0.01)*(g_srcImage.at<Vec3b>(y, x)[c]) + g_nBrightValue);
			}
		}
	}

	//显示图像
	imshow("原始图窗口", g_srcImage);
	imshow(WINDOW_NAME, g_dstImage);
}

 运行结果：

 当对比度值为100，亮度为0，即a=1,b=0时，效果图与原图一样