图像处理 图像变换就是找到一个函数,把原始图像矩阵经过函数处理后,转换为目标图像矩阵.　　 可以分为两种方式,即像素级别的变换和区域级别的变换 Point operators (pixel transforms) Neighborhood (area-based) operators 像素级别的变换就相当于\(p_{after}(i,j) = f(p_{before}(i,j))\),即变换后的每个像素值都与变换前的同位置的像素值有个函数映射关系. 对比度和亮度改变 线性变换　　 最常用的是线性变换．即\(g(i,j) = \alpha \cdot f(i,j) + \beta\) f

通过彩色图像的直方图均衡化，创建一副在整个亮度范围内具有相同分布的亮度图像。

在基于帧差分的智能视频监控系统中,图像亮度改变对目标物体的识别和跟踪可能造成严重影响。通过对比一些常用亮度校正方法,选用比例变换法进行深入研究。为保证校正效果,预先指定一个不受目标物体影响的区域,根据其平均灰度确定变换因子。为满足实时性要求,仅当连续2帧的亮度改变超过某一阂值时才进行校正。在VisualC++6.0下编程时又采取了一些措施提高程序运行速度,例如将浮点运算转换为整数运算等。实验表明:亮度校正前无法识别出的目标物体在亮度校正后可识别出来,校正一帧图像耗时约1.2ms,当阂值取1或2时校正效果与

基于多角度完成图像中去雨的功能，是图像的亮度增加，

图像的亮度饱和度算法，能出力图片的亮度和饱和度，相对大家有帮助

matlab下将灰度值图像的亮度降低的算法

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opencv调整图像亮度和对比度详解，包括亮度和对比度概念，改变亮度和对比度，像素值转化等，欢迎下载学习。

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