使用亮度通道的平均值调整图像亮度和对比度

Question

我想使用这个像素变换操作来调整图像的亮度和对比度：

g(i, j) = α * f(i, j) + β

其中f(i, j)是原始 BGR 图像， g(i, j)是调整后的图像， (i, j)是像素索引。

显然可以使用来自 Y'UV 颜色空间（又名 YUV）的亮度通道（Y'）的平均值来估计 alpha 和 beta 参数（又名增益和偏差）。 [1]

首先，我找到亮度通道的平均值：

import cv2
import numpy as np

bgr = cv2.imread('/original_image.png')

bgr_avgs = np.average(np.average(bgr, axis=0), axis=0) # find avg of each channel
y_coeffs = np.array([ 0.114, 0.587, 0.299 ]) # BGR
luma_avg = np.dot(y_coeffs, bgr_avgs)

然后我想从 luma_avg 计算 alpha 和 beta 以进行以下转换：

adjusted_img = cv2.convertScaleAbs(bgr, alpha=alpha, beta=beta)

我愿意使用另一种方法。 任何见解将不胜感激。

[1] El Harraj 和 Raissouni 在他们的论文OCR Accuracy Improvement on Dcoument Images Through a Novel Pre-Processing Approach, SIPIJ Vol .6，第 4 期（2015 年 8 月） 。