本文主要是介绍图像处理之应用卷积– 轧花与边缘检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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图像处理之调整亮度与对比度
很多时候，一张图像被过度曝光显得很白，或者光线不足显得很暗，有时候背景跟图像人物
也观察不清楚，这个时候可以通过调节图像的两个基本属性-亮度与对比度来获得整体效果
的提升，从而得到质量更高的图片。
基本原理：
图像亮度本质上图像中每个像素的亮度，每个像素的亮度本质上RGB值的大小，RGB值为0
是像素点为黑色，RGB都为255时像素点最亮，为白色。对比度则是不同像素点之间的差值，
差值越大，对比度越明显。从直方图分析的观点来看，对比度越好的图片，直方图曲线会越
明显，分布也越显得均匀。
算法流程：
调整图像亮度与对比度算法主要由以下几个步骤组成：
1. 计算图像的RGB像素均值– M
2. 对图像的每个像素点Remove平均值-M
3. 对去掉平均值以后的像素点 P乘以对比度系数
4. 对步骤上处理以后的像素P加上 M乘以亮度系统
5. 对像素点RGB值完成重新赋值
算法系数
对比度 contrast的最佳取值范围在[0 ~ 4],
亮度 brightness的最佳取值范围在[0~ 2]之间
算法的源程序代码见最后源代码部分
程序效果：
调整亮度与对比度的滤镜源代码如下：
这篇关于图像处理之应用卷积– 轧花与边缘检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
