低照度图像增强(附步骤及源码)


       好久没写博客了,工作中不断学习新东西,每天都会积累一点点,有时很想将学到的东西整理好,用文字记录并分享出来,即可以加深印象,又可以帮助有需要的朋友。但是工作起来经常身不由己,一年来的996工作制,多多少少有些忙乱,写博客的事自然就一拖再拖。过去一年多时间做了很多图像算法工作,记不清读了多少paper,查阅了多少开源代码,后面会陆续整理成文字及代码片段,就像前面说的,即是对过去一段时间工作的一个记录,又可以帮助做相关工作的朋友。
       本文提到的低照度图像增强算法,原理很简单,但是效果尚可。当时在查阅相关资料时,无意中看到一个使用Photoshop拉亮低照度图像的方法,按照教程介绍,自己使用Photoshop操作一遍,觉得效果还可以。对,做图像算法还是要掌握一点Photoshop用法的,因为有时候图像算法就是把Photoshop上面的处理图像步骤程序化一下,比如后面介绍的图像倒影算法。本文介绍的低照度图像增强算法基本可以分2步:
  1. 将绿色通道反色后作为系数值,分别与各个通道相乘,得到新图层;
  2. 将新图层与原图做一次滤色混合,f(a, b) = 1 – (1 – a)*(1 – b);
       如果觉得增强程度不够,可以多做几次图层滤色操作。下面是相关代码:
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;

#define BLUE 	0
#define GREEN	1
#define RED 	2

#ifndef SCREEN_XY
#define SCREEN_XY(x, y)  (255 - ((255 - (x))*(255 - (y)) >> 8))
#endif

int main()
{
	char imgfile[256] = "E:\\t11.jpg";
	Mat src = imread(imgfile, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
	imshow("src", src);

	int size = src.cols * src.rows;
	uchar r = 0, g = 0, b = 0, g_alpha = 0;
	uchar *pSrcData = src.data;
	for (int i = 0; i < size; i++, pSrcData += 3)
	{
		g_alpha = 255 - pSrcData[GREEN];
		b = pSrcData[BLUE]*g_alpha  >> 8;
		g = pSrcData[GREEN]*g_alpha >> 8;
		r = pSrcData[RED]*g_alpha   >> 8;

		pSrcData[BLUE]  = SCREEN_XY(pSrcData[BLUE],  b);
		pSrcData[GREEN] = SCREEN_XY(pSrcData[GREEN], g);
		pSrcData[RED]   = SCREEN_XY(pSrcData[RED],   r);
	}

	imshow("dst", src);

	waitKey();
	return 0;
}
       
更多效果图可以参考前面文章:低照度图像增强》