深度学习（八）-图像色彩操作
图像色彩调整
亮度调整
- 对HSV空间的V分量进行处理可以实现对图像亮度的增强。
- 直接将彩色图像灰度化，也可以得到代表图像亮度的灰度图进行图像处理，计算量比HSV颜色空间变化低。但在HSV空间中进行处理可以得到增强后的彩色图像。
opencv读取图片是BGR，需要使用时需要进行转换
饱和度调整
- 对HSV空间的S分量进行处理可以实现对图像饱和度的增强。
- 饱和度的调整通常是在S原始值上乘以一个修正系数。
- 修正系数大于1，会增加饱和度，使图像的色彩更鲜明；
- 修正系数小于1，会减小饱和度，使图像看起来比较平淡。
色调调整
- 对HSV空间的H分量进行处理可以实现对图像色调的增强。
- 色相H的值对应的是一个角度，并且在色相环上循环。所以色相的修正可能会造成颜色的失真。
- 色相的调整通常在H原始值上加上一个小的偏移量，使其在色相环上有小角度的调整。调整后，图像的色调会变为冷色或者暖色
灰度化
图像灰度化
在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。将RGB图像转换为灰度图像的过程称为图像灰度化处理。
如何进行图像灰度化
灰度化处理方法包括：
- 分量法。将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值，可根据应用需要选取一种灰度图像。
- 最大值法。将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。
- 将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。
- 根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。例如，由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。如：
二值化与反二值化
二值化
二值化阈值处理是将原始图像处理为仅有两个值的二值图像，对于灰度值大于阈值t的像素点，将其灰度值设定为最大值。对于灰度值小于或等于阈值的像素点，将其灰度值设定为0。
反二值化
反二值化阈值处理的结果也是仅有两个值的二值图像，对于灰度值大于阈值的像素点，将其值设定为0；对于灰度值小于或等于阈值的像素点，将其值设定为255。
直方图均衡化处理
图像直方图
灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。
使用直方图进行图像变换是一种基于概率论的处理方法，通过改变图像的直方图，修改图像中各像素的灰度值，达到增强图像视觉效果的目的。
相对于灰度变化只针对单独的像素点操作，直方图变化综合考虑了全图的灰度值分布。
直方图均衡化
- 直方图均衡化将原始图像的直方图，即灰度概率分布图，进行调整，使之变化为均衡分布的样式，达到灰度级均衡的效果，可以有效增强图像的整体对比度。
- 直方图均衡化能够自动的计算变化函数，通过该方法自适应得产生有均衡直方图的输出图像。能够对图像过暗、过亮和细节不清晰的图像得到有效的增强。
- 在常用的图像处理库中，直方图操作都有API直接调用实现。
