数字图像中的亮度、对比度和饱和度

亮度是指图片的明暗程度,对比度是指图片明暗的差异,饱和度则是图片颜色的饱满程度。

图片文件一般是RGB格式,当然也有的是YCBR格式。前者主要用于显示,后者则主要用于印刷。当然世上没有绝对的事情,也有人喜欢在电脑或手机上看YCBR格式的,至于印刷嘛,如果用RGB格式则可能会偏色。

RGB是三种颜色的缩写,其中R是指红色(Red)、G是指绿色(Green),B是指蓝色(Blue)。现代的时候颜色理论认为所有颜色都是红、绿和蓝三种颜色的组合。

YCBR则是四种颜色的缩写,其中Y是指黄色(Yellow),C是指青色(Cyan),B是指蓝色(Blue),R是指红色(Red)。现代的彩色印刷,最好的都是用黄色、青色、蓝色和红色的四色胶片来完成的。

在计算机中,每一种颜色都是用一个字节(Byte)来记录,RGB图片文件中就用三个字节来分别记录红绿蓝三种颜色,所以比较好的图片文件都是24位的。有的图片文件还支持透明度,透明度也可以用一个字节来记录,因此支持透明度的图片文件就是32位的。

在用一个字节记录颜色时,字节可以看成数字,一个字节有8位(bit),每位可代表一个数值为0或1的二进制数,这样一个8位的二进制数转换成十进制数就可以表示从0到255的范围。颜色值就可以用从0到255的数值来表示颜色的明暗。当数值为0时颜色最暗,而当数值为255时颜色最亮。当红绿蓝三个的颜色值都是0的时候,图片就是黑色的,而当红绿蓝三个颜色值都是白色的时候,图片就是白色的,因此红绿蓝三种颜色值的变化,就可以组合出包含黑白灰在内的16,777,216种颜色。

一张图片是由纵横交织的点构成的,一个点叫一个像素。横向和纵向点数的多少就构成了图片的分辨率,横向的点数与纵向点数的乘积就是像素数,像素数的多少可以用来衡量图片分辨率对高低。对图片进行剪裁的时候,图片的像素数会减少,分辨率也就会降低。

现在相机拍摄的照片分辨率都很高,索尼、佳能和尼康现在都有超过5000万像素的相机,大多数单反相机对分辨率也都超过2000万像素,流行的手机拍的照片分辨率也超过1000万像素了,而早期的摄像头只有30万像素,分辨率才640X480。

图片中的每个像素都用三个字节来记录颜色,因此,如果不对图片进行压缩,就可以很容易估算出图片文件的大小,也就是像素数乘以3,或者说图片纵横点数的乘积再乘以3,大体就是未压缩的图片文件的大小,当然如果认真计算的话还要加上文件格式的头信息的大小。

图片上每个像素的每种颜色都可以有从0到255的变化,数值越高,颜色的亮度越大,因此当改变一张图片的亮度时,实际上就是同时改变图片上每个像素的每个颜色的数值,提高图片的亮度,就是提高``图片上每个像素的每个颜色的数值,反向调整,则会降低图片的亮度。

对于图片上每个像素的每个颜色值,以127为界,小于127的数值算暗,大于127的算亮。如果将图片上每个像素的颜色值小于127的所有颜色值减小,而将图片上每个像素的颜色值大于127的所有颜色值加大,我们看到的就是图片对比度的调整,也就是让图片中暗的部分越暗,而将图片中亮的部分越亮。

图片中每个像素都有三个字节表示自己的颜色,但是对于彩色照片来说每个像素总有一个突出的颜色,让你看到这个像素是红的还是绿的,提高这个突出的颜色值,就可以让红的更红,绿的更绿,简单的说这就是提高图片的饱和度,当然反过来调整,也可以降低饱和度。

对亮度、对比度和饱和度的调整,是图片调整中最简单的了,不管是操作还是算法。再复杂一点都的曲线调整,可以根据曲线的形状来调整图片不同区域的点,锐度调整这需要对图片进行边界检测,形状调整则需要根据选择的模式与算法来改变图片中原来点的位置,并用差值与拟合算法来填充空出的位置。类似的还有白平衡的调整等等。

技术越进步,对图片进行处理的能力就越强。上面仅是对图片简单处理的一种非精确说明,但是如果能读懂的话,对自己处理图片还是有益的。

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