亮度和对比度

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亮度

亮度是一个相对的概念。它取决于你的视觉感知。由于亮度是一个相对的概念，因此亮度可以定义为光源发出的能量相对于我们比较的光源而言的量。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，则不容易感知。

例如

看看这两张图片，比较一下哪一张更亮。

我们可以很容易地看出，右边的图像比左边的图像更亮。

但是，如果右边的图像变得比左边的图像更暗，那么我们可以说左边的图像比右边的图像更亮。

如何使图像更亮。

亮度可以通过简单地对图像矩阵进行加减来简单地增加或减少。

考虑这幅5行5列的黑色图像

由于我们已经知道，每幅图像的背后都有一个包含像素值的矩阵。此图像矩阵如下所示。

由于整个矩阵都填充为零，因此图像非常暗。

现在我们将把它与另一幅相同的黑色图像进行比较，以查看这幅图像是否变亮了。

仍然，两幅图像看起来相同。为了使第二幅图像更亮，我们只需要将值1添加到表示它的矩阵中的每个元素。

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

现在我们将再次将其与图像2进行比较，看看有什么区别。

我们看到，我们仍然无法分辨哪个图像更亮，因为两幅图像看起来相同。

现在我们将要做的是，将50添加到图像1的每个矩阵值中，看看图像变成了什么样子。

输出如下所示。

现在，我们将再次将其与图像2进行比较。

现在您可以看到图像1比图像2略亮。我们继续，再向图像1的矩阵中添加45个值，这次我们再次比较这两幅图像。

现在当您比较它时，您可以看到图像1明显比图像2更亮。

它甚至比旧的图像1更亮。此时，图像1的矩阵在每个索引处都包含100，首先添加5，然后添加50，然后添加45。所以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。

考虑亮度中的最终图像1。

此图像的矩阵为

此矩阵中的最大值为100。

此矩阵中的最小值为100。

对比度 = 最大像素强度（减去）最小像素强度

= 100（减去）100

= 0

0表示此图像的对比度为0。