圖像處理------調整亮度與對比度 分類： 視頻圖像處理 2015-07-24 09:51 28人閱讀 評論(0) 收藏

不少時候，一張圖像被過分曝光顯得很白，或者光線不足顯得很暗，有時候背景跟圖像人物

也觀察不清楚，這個時候能夠經過調節圖像的兩個基本屬性-亮度與對比度來得到總體效果

的提高，從而獲得質量更高的圖片。

 

基本原理：

圖像亮度本質上圖像中每一個像素的亮度，每一個像素的亮度本質上RGB值的大小，RGB值爲0

是像素點爲黑色，RGB都爲255時像素點最亮，爲白色。對比度則是不一樣像素點之間的差值，

差值越大，對比度越明顯。從直方圖分析的觀點來看，對比度越好的圖片，直方圖曲線會越

明顯，分佈也越顯得均勻。

 

算法流程：

調整圖像亮度與對比度算法主要由如下幾個步驟組成：

1.      計算圖像的RGB像素均值– M

2.      對圖像的每一個像素點Remove平均值-M

3.      對去掉平均值之後的像素點 P乘以對比度係數

4.      對步驟上處理之後的像素P加上 M乘以亮度系統

5.      對像素點RGB值完成從新賦值

 

算法系數

對比度 contrast的最佳取值範圍在[0 ~ 4],

亮度 brightness的最佳取值範圍在[0~ 2]之間

算法的源程序代碼見最後源代碼部分

 

程序效果：

調整亮度與對比度的濾鏡源代碼以下：

package com.process.blur.study;

import java.awt.image.BufferedImage;

/**
 * this filter illustrate the brightness and contrast of the image
 * and demo how to change the both attribute of the image.
 *
 * @author gloomy fish
 *
 */
public class ConBriFilter extends AbstractBufferedImageOp {

    private float contrast = 1.5f; // default value;
    private float brightness = 1.0f; // default value;

    public ConBriFilter() {
        // do stuff here if you need......
    }

    @Override
    public BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) {
        int width = src.getWidth();
        int height = src.getHeight();

        if ( dest == null )
            dest = createCompatibleDestImage( src, null );

        int[] inPixels = new int[width*height];
        int[] outPixels = new int[width*height];
        src.getRGB( 0, 0, width, height, inPixels, 0, width );

        // calculate RED, GREEN, BLUE means of pixel
        int index = 0;
        int[] rgbmeans = new int[3];
        double redSum = 0, greenSum = 0, blueSum = 0;
        double total = height * width;
        for(int row=0; row<height; row++) {
            int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;
            for(int col=0; col<width; col++) {
                index = row * width + col;
                ta = (inPixels[index] >> 24) & 0xff;
                tr = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;
                tg = (inPixels[index] >> 8) & 0xff;
                tb = inPixels[index] & 0xff;
                redSum += tr;
                greenSum += tg;
                blueSum +=tb;
            }
        }

        rgbmeans[0] = (int)(redSum / total);
        rgbmeans[1] = (int)(greenSum / total);
        rgbmeans[2] = (int)(blueSum / total);

        // adjust contrast and brightness algorithm, here
        for(int row=0; row<height; row++) {
            int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;
            for(int col=0; col<width; col++) {
                index = row * width + col;
                ta = (inPixels[index] >> 24) & 0xff;
                tr = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;
                tg = (inPixels[index] >> 8) & 0xff;
                tb = inPixels[index] & 0xff;

                // remove means
                tr -=rgbmeans[0];
                tg -=rgbmeans[1];
                tb -=rgbmeans[2];

                // adjust contrast now !!!
                tr = (int)(tr * getContrast());
                tg = (int)(tg * getContrast());
                tb = (int)(tb * getContrast());

                // adjust brightness
                tr += (int)(rgbmeans[0] * getBrightness());
                tg += (int)(rgbmeans[1] * getBrightness());
                tb += (int)(rgbmeans[2] * getBrightness());
                outPixels[index] = (ta << 24) | (clamp(tr) << 16) | (clamp(tg) << 8) | clamp(tb);
            }
        }
        setRGB( dest, 0, 0, width, height, outPixels );
        return dest;
    }

    public int clamp(int value) {
        return value > 255 ? 255 :(value < 0 ? 0 : value);
    }

    public float getContrast() {
        return contrast;
    }

    public void setContrast(float contrast) {
        this.contrast = contrast;
    }

    public float getBrightness() {
        return brightness;
    }

    public void setBrightness(float brightness) {
        this.brightness = brightness;
    }

}