图像处理-自动对比度

直方图 能够反映一张图片的曝光分布趋势信息，更是一个图片信息直观反馈的方式。我们能通过原图展示出对应的直方图，更能够根据直方图处理处效果更好的图片。

histogram图

概述

• 直方图的横轴表示亮度，从左到右表示亮度从低到高（黑色，阴影，中间调，高光和白色）
• 直方图的纵轴表示像素数量，从下到上表示像素从少到多。
• 直方图分为四个基本类型：RGB直方图、通道直方图、明度直方图和颜色直方图。

RGB直方图

色彩空间加法三原色RGB，色彩空间的概念，整张图片每个像素点的RGB均值的结果展示；上图表示图中无黑色和白色，最左端有像素也并不能说明有纯黑色，而是有一个通道分量为0。

在摄影师的眼中，如何上图右边的区域都没有像素值则表示这张图欠曝~

单通道直方图

单通道则是根据不同的原色进行划分的通道，R/G/B 其三者相加最后得到RGB直方图。

明度直方图

是复合计算单个像素之后绘制的直方图。

颜色直方图

image

红色+绿色 = 黄色

绿色+蓝色 = 青色

红色+蓝色 = 洋红色

红色+绿色+蓝色 = 灰色

如果没有叠加，那就是自身的颜色。

特性

平均值 图像的平均值亮度，根据它来判断画面整体的曝光情况，128为中间值，比128低说明偏暗、否则偏亮。(相对客观值)

平均值的计算方法：图像每个像素点的亮度之和除以总像素数。

性质

1. 直方图反映了图像中的灰度分布规律。它描述每个灰度级具有的像元个数，但不包含这些像元在图像中的位置信息。
2. 任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图。
3. 如果一幅图像有两个不相连的区域组成，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和。

应用

色阶 就是用直方图描述出的整张图片的明暗信息，可以对 RGBA 四个通道进行调整，也可以进行整体调整。
在图像处理中，调节色阶（level）实质就是通过调节直方图来调节不同像素值的大小来改进图像的直观效果。

增强对比度

原理：直方图均衡化

自动对比度调整，主要作用是把一定范围内的像素值，近似映射到整个图像灰度范围内。比如对于每个像素都是8Bit的图像而言，整个灰度范围即为[0,255]。实现方式是把一定范围内的像素灰度最小值映射到整个图像所能表示灰度值的最小值，把范围内的最大值灰度映射到整幅图像所能表示灰度值的最大值。

python
result_img = ImageOps.equalize(img) 

延伸出 我们能够根据直方图进行一套自动化处理，增强图片的效果，提高图片质感。

参考

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openCV实现

自动对比度算法