针对传统对比度增强算法对图像增强的不足,提出一种基于形态滤波重构原图像的对比度增强方法。该方法使用多尺度top-hat变换提取图像多尺度下的亮、暗细节特征,并根据多尺度下局部细节特征的重要性,利用非线性函数对这些特征进行反差增强,突出图像隐藏的信息。实验结果表明,与传统算法相比,该方法有效的增强了图像的对比度,且能抑制噪声放大,视觉效果更好,避免了传统对比度增强算法存在的过增强或细节增强不足的问题,适用范围较广。

以lena图像为例，C++实现了对图像对比度的拉伸

OpenCV在iOS端的集成及Mat和UIImage互相转化以及 使用OpenCV处理图片的亮度、对比度、曝光、高光、阴影、饱和度、色温，色相（附源码）

高精度光学玻璃折射率是保证光学设计和成像质量的重要条件，主要由V 棱镜折射仪进行检测。在图像对准式V 棱镜折射仪中，用于对准的平行光管所成狭缝中的单线图像质量，直接影响折射率测量中的对准精度，尤其当单线与背景对比度不高时，会大大影响仪器的测量精度。提出一种自适应灰度拉伸和垂直投影相结合的图像增强算法,该方法能快速提取低对比度的单线图像。通过对比实验证明了本算法的有效性，将测角精度提高到了±1"，算法稳定测量重复性优于1×10-6，对提高测量光学玻璃折射率的精度有实际意义。

主要为大家详细介绍了python增加图像对比度，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

PyPhotoshop 图像过滤器的Python实现 使用Python调整亮度和对比度，添加模糊并检测边缘！ 遵循教程： : 为了下载此代码，请单击右上角的绿色按钮并以ZIP git clone https://github.com/kying18/pyphotoshop.git下载，或使用git clone https://github.com/kying18/pyphotoshop.git 。 您将需要pip install -r requirements.txt （如果遇到找不到模块的错误，请使用pip3 ）。 在该文件夹中，您将找到以下文件： image.py：包含Image类，该类将使用PNG Writer和Reader读取和写入图像 png.py：来自Johann C. Rocholl的纯Python PNG Reader和Writer类 transform.py：

JS图片上传对比度饱和度调整代码是一款从本地上传图片到服务端，然后通过滤器算法来处理图片，为图片设置不同的亮度，对比度和饱和度。

图像对比度调整。 　（2）直方图断点操作。 　视窗菜单条：Raster | Contrast | Breakpoints,打开Breakpoints Editor对话框。

matlab程序，计算对比度的方法有很多，该文件采用四近邻方法实现计算图像矩阵的对比度，测试通过，与君共享。

在8位灰度图像（C＃）上实现分段线性对比度拉伸的程序。