计算图像对比度
利用Photoshop调整图像的饱和度和对比度
利用Photoshop调整图像的饱和度和对比度在图像处理中，饱和度和对比度是两个重要的参数。
通过调整这两个参数，我们可以改善图像的色彩和明暗度，从而使图像更加生动和吸引人。
而Photoshop作为一款强大的图像处理软件，提供了丰富的工具和功能，能够帮助我们轻松地调整图像的饱和度和对比度。
第一步：打开图像首先，我们需要打开一张需要调整的图像。
在Photoshop中，点击顶部菜单栏的“文件”，选择“打开”，然后在文件浏览器中选择要打开的图像文件，点击“打开”。
第二步：调整饱和度调整图像的饱和度可以使图像的色彩更加鲜艳和丰富。
在Photoshop中，我们可以使用两种方法来调整饱和度。
方法一：使用“图像”菜单点击顶部菜单栏的“图像”，选择“调整”，然后点击“饱和度”。
在弹出的饱和度调整对话框中，我们可以通过拖动滑块来调整饱和度。
向右拖动滑块会增加饱和度，向左拖动滑块会减少饱和度。
调整完饱和度后，点击“确定”保存修改。
方法二：使用“调整图层”在图层面板中，点击底部的“调整图层”按钮，选择“饱和度/亮度”。
在调整图层中，我们可以找到一个饱和度滑块。
通过拖动滑块来调整饱和度。
调整完饱和度后，点击图层面板中的“确定”按钮保存修改。
第三步：调整对比度调整图像的对比度可以改善图像的明暗度和细节。
在Photoshop中，我们同样可以使用两种方法来调整对比度。
方法一：使用“图像”菜单点击顶部菜单栏的“图像”，选择“调整”，然后点击“亮度/对比度”。
在弹出的亮度/对比度调整对话框中，我们可以通过拖动滑块来调整对比度。
向右拖动滑块会增加对比度，向左拖动滑块会减少对比度。
调整完对比度后，点击“确定”保存修改。
方法二：使用“调整图层”在图层面板中，点击底部的“调整图层”按钮，选择“亮度/对比度”。
在调整图层中，我们可以找到一个对比度滑块。
通过拖动滑块来调整对比度。
调整完对比度后，点击图层面板中的“确定”按钮保存修改。
第四步：保存图像完成对饱和度和对比度的调整后，我们需要保存修改后的图像。
利用Photoshop调整图像的对比度和饱和度
利用Photoshop调整图像的对比度和饱和度在图像处理中，调整图像的对比度和饱和度是常见的操作。
这两个参数能够显著改善图像的质量和视觉效果。
而Photoshop作为一款专业的图像处理软件，提供了丰富的工具和功能来实现这些调整。
下面将介绍一些常用的技巧，帮助你利用Photoshop调整图像的对比度和饱和度。
1. 调整对比度对比度是指图像中亮度差异的程度。
通过增加对比度可以使图像的细节更加清晰、边缘更加锐利。
在Photoshop中，我们可以使用以下两种方法来调整图像的对比度。
方法一：使用“曲线”调整对比度在菜单栏中选择“图像”→“调整”→“曲线”，打开曲线调整面板。
在面板中，你可以看到一个表示图像亮度的曲线图。
默认情况下，曲线是一条45度的直线，表示图像的原始对比度。
你可以通过拖动曲线上的点来调整对比度。
例如，将曲线向上拖动，可以增加图像的亮度和对比度；将曲线向下拖动，可以降低图像的亮度和对比度。
此外，你还可以在曲线上添加自定义控制点，进一步微调图像的对比度。
方法二：使用“自动色调和对比度”功能菜单栏中选择“图像”→“调整”→“自动色调和对比度”。
这是一种快速调整对比度的方法，Photoshop会根据图像的亮度分布进行自动优化。
它能够根据不同图像的特点自动调整亮度和对比度，使图像看起来更加清晰、生动。
此外，还可以通过调整“亮度/对比度”选项卡下的滑块来微调结果。
2. 调整饱和度饱和度是指图像中颜色的纯度和鲜艳程度。
通过增加饱和度可以使图像的色彩更加鲜艳、生动。
在Photoshop中，我们可以使用以下两种方法来调整图像的饱和度。
方法一：使用“色彩平衡”调整饱和度在菜单栏中选择“图像”→“调整”→“色彩平衡”，打开色彩平衡面板。
在面板中，你可以通过调整红、绿、蓝三个通道的滑块来改变图像的饱和度。
向右移动滑块可以增加饱和度，向左移动滑块可以降低饱和度。
此外，你可以在“饱和度”选项卡下的滑块中进行微调，实现更细致的调整。
对比度公式
对比度公式
对比度（Contrast）是用来衡量图像中明暗差异程度的指标。
常用的对比度公式为：
对比度= (最亮像素值-最暗像素值) / (最亮像素值+ 最暗像素值)
其中，最亮像素值表示图像中最亮的像素的灰度值或亮度值，最暗像素值表示图像中最暗的像素的灰度值或亮度值。
这个公式计算出的对比度值介于[-1, 1]之间，可以用来描述图像的明暗程度。
对于黑白图像，最亮像素值和最暗像素值分别等于255和0，对比度的计算结果为：
对比度= (255 - 0) / (255 + 0) = 1
当对比度接近1时，图像的明暗差异较大，即具有高对比度。
而当对比度接近0时，图像的明暗差异较小，即具有低对比度。
需要注意的是，这个公式只适用于灰度图像或已经转换为灰度的彩色图像。
对于彩色图像，可以分别计算RGB通道的对比
度，并取平均值作为整个图像的对比度。
此外，还存在其他计算对比度的方法，例如使用直方图分析、基于感知的对比度评估等。
根据具体应用场景和需求，选择适合的对比度计算方法。
VB图像处理之图像的亮度对比度调整
[文章信息]作者: WallesCai时间: 2005-01-19出处: CSDNBLOG责任编辑: 方舟[文章导读]在图像处理中，恐怕大家最熟悉的就是对于图像的亮度和对比度调整了在图像处理中，恐怕大家最熟悉的就是对于图像的亮度和对比度调整了。
前面一定也有很多人写过这样的文章了，但是想把我的这个系列作一个完整的小结，我就再罗嗦一番了。
还是以24位色图像为例子，每种色彩都可以用0-255，一共256种深度来表示。
如果我们把它画在一个二维坐标上，正好是一条直线。
比如我们将像素的色深作为横坐标，输出色深作为纵坐标的画，正好是一条经过原点（0，0）的45度斜线。
如图中直线A所表示的，角T为45度，表示它的对比度正好为1。
那么很容易就可以写出它的直线方程：Out = In * 1 ，系数1就是对比度的概念如果把条直线加上一个偏移量变成B，那么它的直线方程就成为：Out = In * 1 + (ab) 偏移量(ab)就是亮度的增量。
只要有初中的代数知识就很容易看出它满足一条直线方程：Y= A * X + B。
但是，我们这里要处理的情况稍微有些不同，在图像处理中，对比度和亮度要分别对待。
不能因为改变而改变亮度，因为我们习惯上把灰色（127，127）这一点作为中心点。
比如，我们加大了对比度，原来的直线A就变成如直线D所表示的，在改变了对比度的同时，也增加了亮度(ab)，而我们心目中的变化应该是入直线C那样。
也就是说，我们把(127,127)这一点映射成了坐标系的原点。
那么我们就要把原来的直线公式修改成：Y=( X - 127 ) * A + B + 127。
A表示对比度，B表示亮度增量。
我们验证一下：只要亮度增量B＝0，无论怎么改变对比度A，该直线始终通过中心点(127,127),也就是说改变对比度的同时，亮度没有改变。
由此，我们就可以推导出颜色的对比度亮度计算公式了：现在你是否已经准备着手用这个公式来写出你自己的亮度对比度子程序了呢？慢着，再多做一步吧。
显示器对比度
显示器对比度概述：显示器对比度是评估显示器图像细节和色彩鲜明程度的重要指标。
它定义了显示器可显示的最暗和最亮像素之间的差异程度。
对比度越高，图像的细节和色彩就越丰富，因此对于一些需要准确色彩呈现和影像处理的应用来说，高对比度显得尤为重要。
本文将探讨显示器对比度的定义、重要性和影响因素，并介绍一些建议来选择和调整显示器的对比度。
定义和测量：显示器的对比度是衡量显示器亮度范围的一种指标。
它是通过比较显示器能够显示的最明亮像素和最暗像素之间的亮度差异来计算的。
对比度通常以比例表示，比如1000:1。
这意味着显示器最亮像素的亮度是最暗像素的亮度的1000倍。
测量对比度的主要方法是使用色卡或灰阶图像来显示各种灰度级别，并测量最亮和最暗的像素亮度。
该值被称为原生对比度，以此来描述显示器在出厂时的性能。
然而，在实际使用中，许多因素会影响到显示器的对比度。
重要性：对比度是影响显示器图像质量的重要因素之一。
对于图形设计师、摄影师和视频编辑等专业人士来说，对比度是实现高质量色彩精确呈现的关键环节。
高对比度能够提供更丰富和生动的图像色彩，同时也能使图像细节更加清晰和准确。
此外，对于一般用户来说，高对比度的显示器也能提供更好的视觉体验。
在观看电影、玩游戏和浏览网页时，高对比度能够增强图像的逼真感，使影像更加生动和真实。
影响因素：尽管显示器的原生对比度是显示器的固有性能，但实际使用中，许多因素会影响到显示器的对比度：1. 显示技术：不同的显示技术有不同的对比度表现。
例如，液晶显示器通常具有较低的对比度，而OLED和QLED显示器则通常具有更高的对比度。
2. 背光源：背光源的质量和配置也会对对比度产生影响。
均匀分布的背光源能够确保全屏幕的均匀亮度，从而提升对比度。
3. 显示器设置：用户可以通过调整亮度、对比度和其他图像设置来改变显示器的对比度。
不正确的设置可能会降低对比度。
4. 环境光线：周围环境的光照条件也会影响到显示器的对比度。
图像编辑之对比度调整亮度对比度的算法公式
图像编辑之对⽐度调整亮度对⽐度的算法公式继续图⽚编辑系列的⽂章，这次讲讲对图⽚对⽐度的调整⽅法。
开篇先闲话⼀番，讲讲⼀些相关的东西。
先是TinyImage的进度，因为某次莫名其妙⽤另外⼀个⽂件把⼀个很重要的头⽂件给覆盖了，导致出来⼀堆编译错误，改了⼤半个⼩时，于是为了保险起见赶紧整了个SVN。
其次是本来这个周想写写⾊彩平衡的东西—-上星期主要在研究GIMP中关于⾊彩平衡实现的代码，但是因为各种原因：周六⼀⼤早折腾起来买票，搞得⼀天都没精神，周⽇⼜要去周⽼师家腐败，没啥⼼思整理相应的东西，所以先讲讲简单的东西。
对⽐度，具体的概念解释可以参考或者。
简单的讲对⽐度反应了图⽚上亮区域和暗区域的层次感。
⽽反应到图像编辑上，调整对⽐度就是在保证平均亮度不变的情况下，扩⼤或缩⼩亮的点和暗的点的差异。
既然是要保证平均亮度不变，所以对每个点的调整⽐例必须作⽤在该值和平均亮度的差值之上，这样才能够保证计算后的平均亮度不变，故有调整公式：Out = Average + (In – Average) * ( 1 + percent)其中In表⽰原始像素点亮度，Average表⽰整张图⽚的平均亮度，Out表⽰调整后的亮度，⽽percent即调整范围[-1,1]。
证明这个公式的正确性相当简单：设图上有n个像素点，各个点亮度为Ai，平均亮度为A，变化率为alpha，则有：但是实际处理中，并没有太多的必要去计算⼀张图的平均亮度：⼀来耗时间，⼆来在平均亮度上的精确度并不会给图像的处理带来太多的好处—-⼀般就假设⼀张图的平均亮度为128，即⼀半亮度，⽽⼀张正常拍照拍出来的图平均亮度应该是在[100,150]。
在⾁眼看来两者基本没有任何区别，⽽如果真实地去计算平均亮度还会带来很⼤的计算量。
如下：通过计算平均亮度来调整对⽐度01void AdjustContrastUsingAverageThreshold(TiBitmapData& bitmap,doublelevel)02{0304 TINYIMAGE_ASSERT_VOID(level >= -1.0 && level <= 1.0);0506 doublerThresholdSum = 0,gThresholdSum = 0,bThresholdSum = 0;07 doubledetal= level + 1;08 intwidth = bitmap.GetWidth();09 intheight = bitmap.GetHeight();10 intstride = bitmap.GetStride();11 intbpp = bitmap.GetBpp();12 u8* bmpData = bitmap.GetBmpData();13 intoffset = stride - width * bpp;14 longpixels = bitmap.GetTotalPixels();1516 for(int i = 0; i < height; i ++)17 {18 for(int j = 0; j < width; j++)19 {20 rThresholdSum += bmpData[rIndex];21 gThresholdSum += bmpData[gIndex];22 bThresholdSum += bmpData[bIndex];23 bmpData += bpp;24 }25 bmpData += offset;26 }2728 intrThreshold = (int)(rThresholdSum/pixels);29 intgThreshold = (int)(gThresholdSum/pixels);30 intbThreshold = (int)(bThresholdSum/pixels);3132 u8 r_lookup[256],g_lookup[256],b_lookup[256];3334 for(int i = 0; i < 256; i++)35 {36 r_lookup[i] = (u8)CLAMP0255(rThreshold + (i - rThreshold)* detal);37 g_lookup[i] = (u8)CLAMP0255(gThreshold + (i - gThreshold)* detal);38 b_lookup[i] = (u8)CLAMP0255(bThreshold + (i - bThreshold)* detal);39 }4041 AdjustCurve(bitmap,r_lookup,g_lookup,b_lookup);42}不计算平均亮度：01void AdjustContrastUsingConstThreshold(TiBitmapData& bitmap,doublelevel)02{0304 TINYIMAGE_ASSERT_VOID(level >= -1.0 && level <= 1.0);0506 u8 lookup[256];07 doubledelta = 1 + level;08 constint threshold = 0x7F;//128 可以认为是平均亮度0910 for(int i = 0; i < 256; i++)11 {12 lookup[i] = (u8)CLAMP0255(threshold + (i - threshold)* delta);13 }1415 AdjustCurve(bitmap,lookup,TINYIMAGE_CHANEL_RGB);16}⽽在调⽤算法的时候完全可以通过⼀个开关来控制到底是调⽤哪个—-个⼈推荐下⼀种，虽然不严格符合调整对⽐度的语义，但效果基本⼀致。
图像算量计算公式怎么算
图像算量计算公式怎么算在数学和物理学中，图像算量计算公式是一种用于计算图像中各个像素点的数值的方法。
这种方法可以用于图像处理、图像分析和计算机视觉等领域。
图像算量计算公式可以帮助我们从图像中提取有用的信息，比如颜色、形状、纹理等特征。
本文将介绍图像算量计算公式的基本原理和应用。
图像算量计算公式的基本原理是通过对图像中的像素点进行数值计算，来获得图像的各种特征。
在图像处理中，通常会用到一些基本的图像算量计算公式，比如平均值、方差、直方图等。
这些公式可以帮助我们了解图像中的颜色分布、亮度分布等信息。
另外，还有一些高级的图像算量计算公式，比如哈尔小波变换、离散余弦变换等，这些公式可以帮助我们提取图像中的纹理、形状等特征。
在图像算量计算公式中，最常用的是平均值和方差。
平均值是图像中所有像素点数值的平均数，可以用来表示图像的亮度。
方差则是图像中像素点数值与平均值之差的平方和的平均数，可以用来表示图像的对比度。
通过计算平均值和方差，我们可以了解图像的整体亮度和对比度。
另外，直方图也是图像算量计算中常用的方法。
直方图可以帮助我们了解图像中各个颜色的分布情况。
通过计算直方图，我们可以得到图像中各个颜色的数量和分布情况，从而可以对图像进行颜色分析和处理。
除了这些基本的图像算量计算公式，还有一些高级的方法，比如哈尔小波变换和离散余弦变换。
这些方法可以帮助我们从图像中提取纹理、形状等特征。
哈尔小波变换可以将图像分解成不同尺度和方向的小波，从而可以提取出图像中的纹理信息。
离散余弦变换则可以将图像分解成不同频率的余弦信号，从而可以提取出图像中的形状信息。
图像算量计算公式在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用。
通过这些公式，我们可以从图像中提取出各种有用的信息，比如颜色、形状、纹理等特征。
这些信息对于图像处理、图像分析和计算机视觉都非常重要。
因此，图像算量计算公式的研究和应用具有重要的意义。
总之，图像算量计算公式是一种用于计算图像中各个像素点的数值的方法。
医学影像处理中的图像增强算法使用技巧分享
医学影像处理中的图像增强算法使用技巧分享图像增强是医学影像处理中的重要任务之一，它旨在改善图像的质量，使医生能够更准确地诊断和治疗疾病。
在医学影像处理领域，图像增强算法扮演着关键角色，它们能够增强图像的对比度、清晰度和边缘特征，从而提供更有用的信息。
在本文中，我们将分享一些医学影像处理中的图像增强算法使用技巧，帮助读者在实践中获得更好的结果。
1. 直方图均衡化(Histogram Equalization)直方图均衡化是一种简单却有效的图像增强方法，它通过重新分布图像像素的灰度级来增强图像的对比度。
在医学影像处理中，直方图均衡化可以帮助凸显影像中的重要结构和特征。
使用该算法时，需要考虑到不同图像具有不同的亮度分布特点，因此可能需要自适应的直方图均衡化算法来应对不同场景下的图像增强需求。
2. 噪声去除滤波器(Noise Removal Filters)噪声是医学影像处理中常见的问题之一，它会影响图像的质量和对比度。
为了去除噪声并增强图像，可以使用各种滤波器，如中值滤波器、高斯滤波器和均值滤波器。
中值滤波器可以有效地去除脉冲噪声，而高斯滤波器和均值滤波器则可以平滑图像并减少高频噪声。
根据图像的性质和需求，选择适当的滤波器非常关键。
3. 边缘增强(Edge Enhancement)边缘增强是一种用于增强图像边缘特征的方法，它可以使医生更容易地检测和分析图像中的病灶和结构。
在医学影像处理中，常用的边缘增强算法包括Laplacian增强、Sobel增强和Canny边缘检测。
这些算法能够突出显示图像中的边缘信息，并减少噪声的干扰。
然而，在使用边缘增强算法时，需要注意避免过度增强图像，以免造成误诊。
4. 对比度增强(Contrast Enhancement)对比度增强是一种改善图像对比度的方法，它可以使图像中的细节更加清晰可见。
在医学影像处理中，常见的对比度增强算法包括直方图拉伸、伽马校正和局部对比度增强。
直方图拉伸可以通过拉伸图像的灰度级范围来改善图像的对比度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
14-4-16下午9:10C:\Program Files\MATLAB\R2009b\work\duibidu4.m 1 of 1
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %计算图像对比度
%方法一：中心像素灰度值与周围4近邻像素灰度值之差的平方之和，除以以上平方项的个数。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function cg = duibidu4(f) %f为输入图像，cg为输出的对比度数值，是英文contrast gradient的首字母组合[m,n] = size(f);%求原始图像的行数m和列数n
g = padarray(f,[1 1],'symmetric','both');%对原始图像进行扩展，比如50*50的图像，扩展后变成52*52的图像，
%扩展只是对原始图像的周边像素进行复制的方法进行
[r,c] = size(g);%求扩展后图像的行数r和列数c
g = double(g); %把扩展后图像转变成双精度浮点数
k = 0; %定义一数值k，初始值为0
for i=2:r-1
for j=2:c-1
k = k+(g(i,j-1)-g(i,j))^2+(g(i-1,j)-g(i,j))^2+(g(i,j+1)-g(i,j))^2+(g(i+1,j)-g(i,j))^2;
end
end
cg = k/(4*(m-2)*(n-2)+3*(2*(m-2)+2*(n-2))+4*2);%求原始图像对比度
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %计算图像对比度
%方法二：中心像素灰度值与周围8近邻像素灰度值之差的平方之和，除以以上之差的个数。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function cg = duibidu8(f) %f为输入图像，cg为输出的对比度数值，是英文contrast gradient的首字母组合[m,n] = size(f);%求原始图像的行数m和列数n
g = padarray(f,[1 1],'symmetric','both');%对原始图像进行扩展，比如50*50的图像，扩展后变成52*52的图像，
%扩展只是对原始图像的周边像素进行复制的方法进行
[r,c] = size(g);%求扩展后图像的行数r和列数c
g = double(g); %把扩展后图像转变成双精度浮点数
k=0; %定义一数值k，初始值为0
for i=2:r-1
for j=2:c-1
k = k+(g(i,j-1)-g(i,j))^2+(g(i-1,j)-g(i,j))^2+(g(i,j+1)-g(i,j))^2+(g(i+1,j)-g(i,j))^2+...
(g(i-1,j-1)-g(i,j))^2+(g(i-1,j+1)-g(i,j))^2+(g(i+1,j-1)-g(i,j))^2+(g(i+1,j+1)-g(i,j))^2;
end
end
cg = k/(8*(m-2)*(n-2)+6*(2*(m-2)+2*(n-2))+4*3);%求原始图像对比度。