使用亮度通道的平均值调整图像亮度和对比度

编程问答 2022-08-16

问题描述

我想使用此像素变换操作来调整图像的亮度和对比度：

g（i，j）=α* f（i，j）+β

其中 f（i，j）是原始BGR图像， g（i，j）是调整后的图像，而（i，j） 是像素索引。

显然可以使用Y'UV颜色空间（也称为YUV）中亮度通道（Y'）的平均值来估算alpha和beta参数（又称为增益和偏差）。[1]

首先，我找到亮度通道的平均值：

import cv2
import numpy as np

bgr = cv2.imread('/original_image.png')

bgr_avgs = np.average(np.average(bgr,axis=0),axis=0) # find avg of each channel
y_coeffs = np.array([ 0.114,0.587,0.299 ]) # BGR
luma_avg = np.dot(y_coeffs,bgr_avgs)

然后我想从luma_avg计算alpha和beta来进行以下转换：

adjusted_img = cv2.convertScaleAbs(bgr,alpha=alpha,beta=beta)

我愿意使用其他方法。任何见解将不胜感激。

[1] El Harraj和Raissouni声称可以根据他们的论文OCR Accuracy Improvement on Dcoument Images Through a Novel Pre-Processing Approach,SIPIJ Vol.6,No.4 (Aug 2015)第7页最后一段中的平均亮度来估算alpha（增益）和beta（偏置）。

解决方法

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