Яркость и контраст
Яркость и контраст являются субъективными характеристиками изображения, воспринимаемыми человеком.
Яркость (brightness) представляет собой характеристику, определяющую то, на сколько сильно цвета пикселей отличаются от чёрного цвета. Например, если оцифрованная фотография сделана в солнечную погоду, то ее яркость будет значительной. С другой стороны, если фотография сделана вечером или ночью, то её яркость будет невелика.
В цветовом пространстве RGB , яркость можно рассматривать как среднее арифметическое μ красного, зеленого и синего цвета координаты. В цветовых моделях как HSB или HSV значение яркости указано на прямую.
Контраст (contrast) представляет собой характеристику того, насколько большой разброс имеют цвета пикселей изображения. Чем больший разброс имеют значения цветов пикселей, тем больший контраст имеет изображение.
По аналогии с терминами теории вероятностей можно отметить, что яркость представляет собой как бы математическое ожидание значений выборки, а контраст – дисперсию значений выборки.
Яркость и контраст могут рассматриваться не только для всего изображения, но и для отдельных фрагментов. Таким образом, возникают понятия локальной яркости и локального контраста.
Часто требуется изменить яркость или контраст изображения. Рассмотрим функцию, областью определения и значений которой являются значения цветовых компонент в модели RGB. Аргументом функции является цвет пикселя исходного изображения. Значение функции представляет собой цвет пикселя обработанного изображения. Для изменения яркости/контраста функция применяется для каждого пикселя изображения.
Для нормализации выходных значений функции (они должны принадлежать отрезку [0, 1], как для каждого компонента модели RGB) используется так называемая арифметика с насыщением. В арифметике с насыщением при возникновении переполнений или заёмов фиксируется наибольшее представимое или наименьшее представимое значения соответственно. Например, если в результате преобразования оказывается, что значение какого-либо компонента модели RGB меньше 0, то берётся значение, равное 0. На практике же каждый элемент матрицы изображения с 16777216 цветами представляет собой 24-битное значение, где каждый компонент модели RGB представлен 8-ю битами. Поэтому вместо интервала [0, 1] используется интервал [0, 255].
Если яркость и контраст изображения никак не меняются в процессе преобразования, то функция имеет график, представленный на Рис. 4 .31, а. Из рисунка видно, что функция в этом случае просто передаёт на выход значение своего аргумента.
a б в
Рис. 4.31. Графики яркости
Яркость для рассматриваемой функции представляет собой сдвиг прямой линии в вертикальном направлении. Яркость изображения увеличивается пропорционально сдвигу прямой. Если прямая сдвигается вверх (Рис. 4 .31, б), яркость изображения увеличивается, а если прямая сдвигается вниз (Рис. 4 .31, в) – уменьшается.
Поскольку используется арифметика с насыщением, то при установке определённой яркости изображения либо оно полностью окажется засвеченным, либо полностью затемнённым.
При использовании преобразования контраста прямая линия меняет свой наклон. При увеличении контраста изображения (Рис. 4 .32, а) наклон прямой увеличивается, при уменьшении контраста – уменьшается (Рис. 4 .32, б). При этом сдвиг прямой в горизонтальном направлении означает, что помимо контраста изменяется и яркость изображения.
а б
Рис. 4.32. Графики контрастности
Комбинации наклона и сдвига прямой позволяют одновременно изменять и яркость, и контраст изображения. Например, на Рис. 4 .33 представлен график функции, усиливающей контраст и увеличивающей яркость изображения.
Рис. 4.33. Увеличение яркости и контрастности
Преобразование яркости/контраста может быть применено и к отдельным компонентам модели RGB, например к компоненту красного цвета. Тогда яркость/контраст будут изменяться только для красного компонента, а для других компонент они останутся неизменными. Более того, можно задавать различные преобразования яркости/контраста одновременно для каждого компонента модели RGB.
- «Национальный исследовательский томский политехнический университет»
- Введение
- Способы представления изображений в эвм
- Растровое представление изображений
- Параметры растровых изображений
- Векторное представление изображений
- Представление изображений с помощью фракталов
- Геометрические фракталы
- Алгебраические фракталы
- Системы итерируемых функций
- Представление цвета в компьютере
- Свет и цвет
- Цветовые модели и пространства
- Цветовая модель rgb
- Субтрактивные цветовые модели
- Модели hsv и hsl
- Системы управления цветом
- Графические файловые форматы
- Растровые алгоритмы
- Алгоритмы растеризации
- Растровое представление отрезка. Алгоритм Брезенхейма
- Растровая развёртка окружности
- Кривые Безье
- Закраска области, заданной цветом границы
- Заполнение многоугольника
- Методы устранения ступенчатости
- Метод увеличения частоты выборки
- Метод, основанный на использовании полутонов
- Методы обработки изображений
- Яркость и контраст
- Масштабирование изображения
- Преобразование поворота
- Цифровые фильтры изображений
- Линейные фильтры
- Сглаживающие фильтры
- Контрастоповышающие фильтры
- Разностные фильтры
- Нелинейные фильтры
- Преобразования растровых изображений
- Векторизация с помощью волнового алгоритма
- Построение скелета изображения
- Оптимизация скелета изображения
- Сегментация изображений
- Методы, основанные на кластеризации
- Алгоритм разрастания регионов
- Компьютерная геометрия
- Двумерные преобразования
- Однородные координаты
- Двумерное вращение вокруг произвольной оси
- Трехмерные преобразования
- 2. Трехмерное изменение масштаба
- 3. Трехмерный сдвиг
- 4. Трехмерное вращение
- Проекции
- Математическое описание плоских геометрических проекций
- Изображение трехмерных объектов
- Видимый объем
- Преобразование видимого объема
- Представление пространственных форм
- Полигональные сетки
- Явное задание многоугольников
- Задание многоугольников с помощью указателей в список вершин
- Явное задание ребер
- Удаление невидимых линий и поверхностей
- Классификация методов удаления невидимых линий и поверхностей
- Алгоритм плавающего горизонта
- Алгоритм Робертса
- Определение нелицевых граней
- Удаление невидимых ребер
- Алгоритм, использующий z–буфер
- Методы трассировки лучей
- Алгоритмы, использующие список приоритетов
- Алгоритм Ньюэла-Ньюэла-Санча для случая многоугольников
- Алгоритм Варнока (Warnock)
- Алгоритм Вейлера-Азертона (Weiler-Atherton)
- Методы закраски
- Диффузное отражение и рассеянный свет
- Зеркальное отражение
- Однотонная закраска полигональной сетки
- Метод Гуро
- Метод Фонга
- Поверхности, пропускающие свет
- Детализация поверхностей
- Детализация цветом
- Детализация фактурой
- Библиотека OpenGl
- Особенности использования OpenGl в Windows
- Основные типы данных
- Рисование геометрических объектов
- Работа с буферами и задание цвета объектов
- Задание графических примитивов
- Рисование точек, линий и многоугольников
- Преобразование объектов в пространстве
- Преобразования в пространстве
- Получение проекций
- Задание моделей закрашивания
- Освещение
- Полупрозрачность. Использование α-канала
- Наложение текстуры
- Аппаратные средства машинной графики
- Устройства ввода
- Сканеры
- Основные характеристики
- Фирмы-производители
- Дигитайзеры
- Принцип действия
- Основные характеристики
- Фирмы-производители
- Цифровые фотокамеры
- Принцип действия
- Фирмы-производители
- Литература
- Оглавление
- Отпечатано в Издательстве тпу в полном соответствии с качеством предоставленного оригинал-макета