本文主要是介绍FPGA 图像亮度、对比度、饱和度调节，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！
1 亮度
1.1 亮度简介
亮度是指图像的光度学或感觉上的属性，它反映了图像的明暗程度。在图像处理中，亮度通常用灰度值表示，灰度值越高，图像看起来越亮；反之，越低则越暗。
对图像进行亮度调节，可以改善图像的视觉效果，使图像更亮或更暗，以适应不同的显示环境和用户需求。例如，在光线较暗的环境中，提高图像亮度可以帮助看清图像内容；而在光线强烈的环境中，降低亮度可以避免过曝。
1.2 亮度调节方法
1.2.1 线性亮度和对比度调节
通过对每个像素的亮度进行相同系数的增加或减少，来整体提高或降低图像的亮度。
这种方法简单，但可能会导致图像细节的丢失。
线性算法的公式如下：
Out = In * alpha + beta
其中，Out表示调整后的亮度值，In表示原始亮度值，alpha表示增益，用来控制对比度，beta表示偏置，用来控制亮度。
1.2.2 非线性亮度和对比度调节
采用非线性函数对图像的亮度进行调整，以更精细地处理图像的亮度变化，通常会考虑图像的局部信息和整体信息，来提高调节的效果。
非线性亮度调节通常涉及到一个映射函数，这个函数将原始图像的像素值映射到新的像素值，以此来改变图像的亮度。
映射函数通常是复杂的，它可以是任何形式，包括但不限于幂律（例如Gamma校正），对数，指数，或是其他更复杂的数学函数。
在图像处理中，非线性亮度调节通常使用伽马变换（Gamma Correction）来实现。
伽马变换的公式为：
O = I^(1/γ) 或 O = I^γ
其中，I代表输入像素的亮度值，O代表输出像素的亮度值，γ代表伽马值。这个公式实际上是对输入像素的亮度值进行幂运算，通过调整伽马值来改变图像的亮度。
具体来说：
- 当γ小于1时，图像的高亮度区域将被压缩而低亮度区域将被扩展，从而使图像变亮。这种变换对于增强暗部细节非常有用。
- 当γ大于1时，图像的低亮度区域将被压缩而高亮度区域将被扩展，从而使图像变暗。这种变换对于防止高亮区域过度曝光非常有效。
- 当γ等于1时，伽马变换变为线性变换，即输入和输出亮度值相等，图像亮度保持不变。
伽马变换可以有效地调整图像的对比度和亮度，特别是在暗部和亮部区域。由于人眼对不同亮度的敏感度是非线性的，因此伽马变换被广泛应用于图像处理和显示设备中，以实现更自然、更逼真的图像视觉效果。在实际应用中，通常需要根据具体的图像内容和处理需求来选择合适的伽马值进行亮度调节。
1.3 对比度与亮度的关系
对比度是图像中明暗区域之间的差异度量，亮度调节有时会与对比度调节结合，以同时改变图像的亮度和对比度。
对比度的调整通常也会用到类似的算法，如阈值处理和像素值的映射。
1.4 FPGA实现
这里使用线性亮度调节实现
1.4.1 仿真工程
1.4.2
2 对比度
3 饱和度
这篇关于FPGA 图像亮度、对比度、饱和度调节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！
