rgb图像曝光增强函数

RGB图像曝光增强可以通过调整图像中的像素亮度来实现。一种简单的实现方法是将每个像素的RGB值分别乘以一个增强系数，使得图像中的亮度得到增强。以下是一个Python函数，可以实现RGB图像的曝光增强：

import numpy as np
import cv2

def exposure_adjustment(img, exposure):
    """RGB图像曝光增强"""
    # 将图像从[0,255]范围内转换到[0,1]范围内
    img = img / 255.0
    # 按照增强系数调整亮度
    img_adjusted = img * exposure
    # 将图像从[0,1]范围内转换回[0,255]范围内
    img_adjusted = img_adjusted * 255.0
    # 将像素值限制在[0,255]范围内
    img_adjusted = np.clip(img_adjusted, 0, 255).astype(np.uint8)
    return img_adjusted

其中，`img`是输入的RGB图像，`exposure`是增强系数，取值范围为[0,inf)。函数返回经过曝光增强后的图像。

相关问题

rgb图像曝光增强代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，可以对 RGB 图像进行曝光增强，即增加亮度：

import cv2

# 读取 RGB 图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 曝光增强，增加亮度
exposure = 50
img = cv2.add(img, exposure)

# 显示结果
cv2.imshow('Exposure Enhanced Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread()` 函数用于读取图像，`cv2.add()` 函数用于增加亮度，`cv2.imshow()` 函数用于显示结果，`cv2.waitKey()` 函数用于等待用户按下键盘，`cv2.destroyAllWindows()` 函数用于关闭窗口。

你可以根据需要调整 `exposure` 变量的值来控制曝光增强的程度。注意，`cv2.add()` 函数对图像进行加法操作，因此需要确保增加的值不会使像素值超出 255。如果需要进行更高级的图像增强，可以尝试使用其他图像处理方法，如直方图均衡化、对比度增强等。

降低retinex图像曝光程度 matlab

在Matlab中，可以使用Retinex算法中的多种方法来降低图像曝光程度。其中一个常用的方法是使用多尺度Retinex算法（MSR）。

以下是使用MSR算法降低图像曝光度的步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行多尺度分解，可以使用高斯金字塔或小波变换等。

3. 对每个分解尺度的图像进行Retinex增强处理，可以使用简单的Retinex算法或多尺度Retinex算法等。

4. 将增强后的图像进行重构，可以使用反向小波变换或反向高斯金字塔等。

5. 将重构后的图像进行合成，可以选择使用加权平均法或选择最优尺度进行合成。

下面是使用MSR算法的Matlab代码示例：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 多尺度分解
scales = 3;
[pyr, pind] = buildLpyr(grayImg, scales);

% MSR算法
for i=1:scales
    % 对每个分解尺度的图像进行Retinex增强处理
    pyr{i} = MSR(pyr{i});
end

% 重构图像
msrImg = reconLpyr(pyr, pind);

% 显示增强后的图像
imshow(msrImg);

其中，`buildLpyr`和`reconLpyr`是Matlab中的多尺度分解和重构函数，`MSR`是一个自定义的Retinex增强函数，可以根据具体需要进行修改。