亮度和对比度

亮度

亮度是一个相对术语。这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所比较的光源输出的能量。在某些情况下，我们可以很容易地说图像是明亮的，而在某些情况下，它不容易被感知。

只需看一下这两张图像，然后比较哪一张更亮即可。

我们可以很容易地看到，与左侧的图像相比，右侧的图像更亮。

但如果右边的图像比第一个图像更暗，那么我们可以说左边的图像比左边的图像更亮。

通过对图像矩阵进行简单的加法或减法，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，每个图像后面都有一个包含像素值的矩阵。该图像矩阵如下所示。

由于整个矩阵都填充了零，因此图像非常暗。

现在我们将其与另一张相同的黑色图像进行比较，看看该图像是否变亮。

尽管如此，两张图片看起来还是一样的。为了使第二个更亮，我们只需将值 1 添加到代表它的矩阵中的每个元素。

我们要做的是，简单地将值 1 添加到图像 1 的每个矩阵值中。添加图像 1 后会是这样的。

现在我们再次将其与图 2 进行比较，看看有什么不同。

我们看到，我们仍然无法判断哪个图像更亮，因为两个图像看起来相同。

现在我们要做的是，将图像 1 的每个矩阵值加上 50，看看图像变成了什么。

输出如下所示。

现在，我们再次将其与图 2 进行比较。

现在您可以看到图像 1 比图像 2 稍亮。我们继续，向图像 1 的矩阵添加另一个 45 值，这次我们再次比较这两个图像。

现在，当您比较它时，您可以看到图像 1 明显比图像 2 更亮。

即使它比旧图像更亮1。此时，image1 的矩阵在每个索引处包含 100，首先添加 5，然后添加 50，然后添加 45。因此 5 + 50 + 45 = 100。

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。

考虑最终图像1的亮度。

该图像的矩阵为：

该矩阵中的最大值为 100。

该矩阵中的最小值为 100。

对比度 = 最大像素强度（减去）最小像素强度

= 100（减去）100

= 0

0 表示该图像的对比度为 0。