亮度和对比度

亮度

亮度是一个相对术语。它取决于您的视觉感知。由于亮度是一个相对术语，因此亮度可以定义为光源相对于我们要比较的光源输出的能量量。在某些情况下，我们可以很容易地说图像很亮，而在某些情况下，它不容易被察觉。

例如

只需看一下这两幅图像，比较一下哪一张更亮。

我们可以很容易地看到，与左侧图像相比，右侧图像更亮。

但是，如果右侧图像比第一幅图像更暗，那么我们可以说左侧图像比左侧图像更亮。

如何使图像更亮。

只需对图像矩阵进行简单的加法或减法，就可以简单地增加或减少亮度。

考虑这张 5 行 5 列的黑色图像

因为我们已经知道，每个图像背后都有一个包含像素值的矩阵。该图像矩阵如下所示。

由于整个矩阵都用零填充，因此图像非常暗。

现在我们将它与另一张相同的黑色图像进行比较，看看这幅图像是否变得更亮。

不过，两幅图像看起来是一样的。为了使第二个图像更亮，我们只需将值 1 添加到表示它的矩阵中的每个元素上即可。

我们要做的是，我们将简单地将值 1 添加到图像 1 的每个矩阵值上。添加图像 1 后，图像 1 会像这样。

现在我们再次将其与图像 2 进行比较，看看有什么不同。

我们看到，我们仍然无法分辨哪个图像更亮，因为两个图像看起来一样。

现在我们要做的是，我们将图像 1 的每个矩阵值添加 50，看看图像变成了什么样子。

输出如下所示。

现在我们再次将其与图像 2 进行比较。

现在您可以看到图像 1 比图像 2 稍微亮一些。我们继续，将另一个 45 值添加到图像 1 的矩阵中，这次我们再次比较两个图像。

现在当您比较它时，您可以看到这个图像 1 明显比图像 2 更亮。

甚至比旧的图像 1 更亮。此时，image1 的矩阵在每个索引处包含 100，因为首先添加 5，然后添加 50，然后添加 45。因此 5 + 50 + 45 = 100。

对比度

对比度可以简单地解释为图像中最大和最小像素强度之间的差异。

例如。

考虑亮度中的最终 image1。

此图像的矩阵为：

此矩阵中的最大值是 100。

此矩阵中的最小值是 100。

对比度 = 最大像素强度（减去）最小像素强度

= 100（减去）100

= 0

0 表示此图像的对比度为 0。