python中PS 图像调整算法原理之亮度调整


						亮度调整

非线性亮度调整：

对于R,G,B三个通道，每个通道增加相同的增量。

线性亮度调整：

利用HSL颜色空间，通过只对其L（亮度）部分调整，可达到图像亮度的线性调整。但是，RGB和HSL颜色空间的转换很繁琐，一般还需要浮点数的运算，不仅增加了代码的复杂度，更重要的是要逐点将RGB转换为HSL，然后确定新的L值，再将HSL转换为RGB，运行速度可想而知是很慢的。要想提高图像亮度线性调整的速度，应该从三方面考虑，一是变浮点运算为整数运算，二是只提取HSL的L部分进行调整，三是采用汇编代码，在Delphi中，当然是BASM。下面是按照这三方面考虑写的图像亮度线性调整代码：





L := (Max(R, Max(G,B)) + Min(R, Min(G, B))) div 2;



L没有采用通常的百分比表示，而是取值0 - 255，这样就不必要采用浮点数运算了。

下面代码主要完成2个功能，一是用以前的L值与RGB分别求出其HSL的HS部分，其公式用Pascal表示为：





if L > 128 then

 begin

  rHS := (R * 128 - (L - 128) * 256) div (256 - L);

  gHS := (G * 128 - (L - 128) * 256) div (256 - L);

  bHS := (B * 128 - (L - 128) * 256) div (256 - L);

 end else

 begin

  rHS := R * 128 div L;

  gHS := G * 128 div L;

  bHS := B * 128 div L;

 end;



二是用新的L值（老的L值加需要调整的亮度值(0 - 255)）和上面求出的HS值计算出新的

RGB值，计算方法为： 







newL := L + Value - 128;

 if newL > 0 then

 begin

  newR := rHS + (256 - rHS) * newL div 128;

  newG := gHS + (256 - gHS) * newL div 128;

  newB := bHS + (256 - bHS) * newL div 128;

 else begin

  newR := rHS + rHS * newL div 128;

  newG := gHS + gHS * newL div 128;

  newB := bHS + bHS * newL div 128;

 end;



如此，一个像素点的线性亮度调整就基本完成了





Program:

clc;

 clear all;

 close all;

 Image=imread('4.jpg');

 Image=double(Image);

 R=Image(:,:,1);

 G=Image(:,:,2);

 B=Image(:,:,3);

%%%% 求出原始图像亮度分量

I=(R+G+B)/3;

%%% 利用原始图像的亮度分量结合R,G,B求出HSL空间的H,S;

 rHS=R;

 gHS=G;

 bHS=B;

 [row, col]=size(I);

 for i=1:row

   for j=1:col

     if(I(i,j)>128)

       rHS(i,j)=(R(i,j)*128-(I(i,j)-128)*256)/(256-I(i,j));

       gHS(i,j)=(G(i,j)*128-(I(i,j)-128)*256)/(256-I(i,j));

       bHS(i,j)=(B(i,j)*128-(I(i,j)-128)*256)/(256-I(i,j));

     else

       rHS(i,j)=R(i,j)*128/(I(i,j));

       gHS(i,j)=G(i,j)*128/(I(i,j));

       bHS(i,j)=B(i,j)*128/(I(i,j));

     end

   end

 end

%%%% 然后求出新的亮度值

%%%% Increment: 亮度的调整增量(-255,255)

 Increment=-100;

 I_out=I+Increment-128;

%%%% 再利用新的亮度值结合H,S,求出新的R,G,B分量

R_new=R;

 G_new=G;

 B_new=B;

 for i=1:row

   for j=1:col

     if(I_out(i,j)>0)

       R_new(i,j)=rHS(i,j)+(256-rHS(i,j))*I_out(i,j)/128;

       G_new(i,j)=gHS(i,j)+(256-gHS(i,j))*I_out(i,j)/128;

       B_new(i,j)=bHS(i,j)+(256-bHS(i,j))*I_out(i,j)/128;

     else

       R_new(i,j)=rHS(i,j)+rHS(i,j)*I_out(i,j)/128;

       G_new(i,j)=gHS(i,j)+gHS(i,j)*I_out(i,j)/128;

       B_new(i,j)=bHS(i,j)+bHS(i,j)*I_out(i,j)/128;

     end

   end

 end

 Image_new(:,:,1)=R_new;

 Image_new(:,:,2)=G_new;

 Image_new(:,:,3)=B_new;

 imshow(Image/255);

 figure, imshow(Image_new/255);



总结

以上所述是小编给大家介绍的python中PS 图像调整算法原理之亮度调整 ,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对中文源码网网站的支持！

如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！