java图像处理之自动对比度

在图像处理软件Photoshop中有一个自动对比度功能，可以一键调节图像亮度、对比度。比如，像下面这张由于曝光不足形成的非常暗的图像，只有图像中间比较亮一些的路面才能看到，其他地面上的物体几乎无法看见。

那么再来看一下使用Photoshop自动对比度之后效果。

一键操作后，图像上的大部分物体都体现出来了，调整后的亮度、对比度、饱和度等几乎不会给人失真的感觉，效果比手动调节亮度、对比度、或者曲线调整要好很多。实际上，这个功能的牛逼之处不止如此，再看另一张图。

这是一张受到雾霾干扰的图像，整体感觉就是非常朦胧，看不清地面物体。用自动对比度看看效果：

去雾效果杠杠的，完全就像是没有雾霾的天气拍出来的。那么如此牛逼的功能是怎么实现的呢？其实原理还是比较简单，一般图像由RGB三个通道合成，每个通道由0~255数值来体现，如果是比较暗的图像，其RGB通道数值可能在比较低的范围内，比如第一张非常暗的图像，其RGB三个通道数值范围为(0~60)，即最亮的地方才60的亮度值，离最大亮度255还差的远。

有了图像的各个通道数据，就可以在此基础上做些文章了，比如，可以直接将(0~60)映射到(0~255)。使用java编写代码测试一下，用ImageIO读取和写入图像，用bufferedImage对象获取图像RGB信息，然后对各个通道值进行处理。

代码如下：

// 自动对比度
public void autoContrast(BufferedImage image) {int width = image.getWidth();int height = image.getHeight();for(int i = 0; i < width; i++) {for(int j = 0; j < height; j++) {int rgb = image.getRGB(i, j);double r = (rgb >> 16) & 0xff;double g = (rgb >> 8) & 0xff;double b = rgb & 0xff;//进行转换r = getContrastByMaxMin(r);g = getContrastByMaxMin(g);b = getContrastByMaxMin(b);rgb = (255 & 0xff) << 24 | (clamp((int)r) & 0xff) << 16 | (clamp((int)g) & 0xff) << 8 | (clamp((int)b) & 0xff);image.setRGB(i, j, rgb);}}
}
//根据亮度最大最小值拉伸对比度
private double getContrastByMaxMin(double a) {if (a >= arr[0] && a <= arr[1]) {result = (a - arr[0]) * 255 / (arr[1] - arr[0]);}return result;
}

运行效果如下：

图像确实变亮了！但是仔细看看，效果似乎比Photoshop差一些，这是怎么回事？

其实，虽然获取到了各个通道的动态范围(0~60)，但这只是最大最小值，而大部分数值范围可能在(10~50)之间，那么在进行拉伸的时候，很多值并没有拉伸到合适的数值上。那么Photoshop是怎么处理的呢？很简单！就是对上下范围进行裁切，Photoshop自动对比度是裁切掉上下范围各0.001%的像素，再得到需要进行映射的范围，对范围以外的数值直接映射到0或255。当然，要获得准确的裁切值，需要对各个通道值进行统计，即统计图像各个通道在(0~255)上分布概率。

代码如下：

// 自动对比度
public void autoContrast(BufferedImage image) {int width = image.getWidth();int height = image.getHeight();//计算图像强度分布频率Map<Integer,Double> map = getPDF(image);//获取最大最小强度int min = getMin(map);int max = getMax(map);int[] arr = new int[] {min,max};//进行对比度拉伸for(int i = 0; i < width; i++) {for(int j = 0; j < height; j++) {int rgb = image.getRGB(i, j);double r = (rgb >> 16) & 0xff;double g = (rgb >> 8) & 0xff;double b = rgb & 0xff;//进行转换r = getContrastByMaxMin(r, arr);g = getContrastByMaxMin(g, arr);b = getContrastByMaxMin(b, arr);rgb = (255 & 0xff) << 24 | (clamp((int)r) & 0xff) << 16 | (clamp((int)g) & 0xff) << 8 | (clamp((int)b) & 0xff);image.setRGB(i, j, rgb);}}
}//取出最小强度
private int getMin(Map<Integer, Double> map){double temp = 0.0;int result = 0;for(int i = 0; i < 256; i++) {double num = map.get(i);temp += num;if (temp >= 0.001) {result = i;break;}}return result;
}//取出最大强度
private int getMax(Map<Integer, Double> map){double temp = 0.0;int result = 0;for(int i = 255; i >= 0; i--) {double num = map.get(i);temp += num;if (temp >= 0.001) {result = i;break;}}return result;
}//根据亮度最大最小值拉伸对比度
private double getContrastByMaxMin(double a, int[] arr) {double result = 0.0;if (arr[0] == arr[1]) {result = arr[0];}if (a > arr[1]) {result = 255;}if (a < arr[0]) {result = 0;}if (a >= arr[0] && a <= arr[1]) {result = (a - arr[0]) * 255 / (arr[1] - arr[0]);}return result;
}/**
* 统计图像从0~255之间分布
*
* @return
*/
private Map<Integer, Double> getPDF(BufferedImage image) {Map<Integer, Double> map = new HashMap<>();int width = image.getWidth();int height = image.getHeight();double totalPixel = width * height;for (int i = 0; i < 256; i++) {map.put(i, 0.0);// 通过循环，往集合里面填充0~255个位置,初始值都为0
}//分别统计图像上0~255上分布总数for (int i = 0; i < width; i++) {for (int j = 0; j < height; j++) {int rgb = image.getRGB(i, j);int r = (rgb >> 16) & 0xff;int g = (rgb >> 8) & 0xff;int b = rgb & 0xff;map.put(r, map.get(r) + 1);map.put(g, map.get(g) + 1);map.put(b, map.get(b) + 1);}}//计算分布概率for(int i = 0; i < 256; i++) {double value = map.get(i);value = value / (3 * totalPixel);map.put(i, value);}return map;
}
// 判断a,r,g,b值，大于256返回256，小于0则返回0,0到256之间则直接返回原始值
private int clamp(int rgb) {if (rgb > 255)return 255;if (rgb < 0)return 0;return rgb;
}

再看效果：

是不是跟Photoshop一毛一样！

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