低照度图像增强（附步骤及源码）

图像处理

       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》。