图像处理中的亮度，灰度，对比度等概念

参考： http://www.360doc.com/content/18/0410/09/7551_744364416.shtml

图像的亮度：

这是图像表达中的一个重要概念，我们可以用函数 f(x, y ) 来描述一张数字图像，其中 x , y 是平面当中的坐标，

而函数值f 则对应于特定放入x,y 点的亮度（brightness）；

（所以说，（x,y）处的像素值 f 就是亮度（brightess），这两者是一样的东西。）

亮度集成了不同的光学量，我们将这种记录了明亮度信息的2D图像称之为亮度图像（intensity image），

一幅亮度图像的唯一信息是像素的亮度本身，他取决于一组相互独立的变量（所拍摄物体的表面材料，微结构等等）。

将亮度作为一个基本量，可以使我们避免对图像的成像过程进行描述。

在单色图像中，图像函数的值域是有限的，最高的值应该对应于白色，最低的值应当对应于黑色；

而我们说的灰阶（grey-level）就是白色与黑色之间的亮度值。

从这个概念上来讲，灰度值其实就是亮度值的一种。

亮度图像（intensity image）是记录了明亮（暗与亮，黑与白）度信息的2D图像成为亮度(灰度）图像。
如果对于一张本身就是灰度图像（8位灰度图像）来说，他的像素值就是它的灰度值，
如果是一张彩色图像，则它的灰度值需要经过函数映射来得到。
灰度图像是由纯黑和纯白来过渡得到的，在黑色中加入白色就得到灰色，
纯黑和纯白按不同的比例来混合就得到不同的灰度值。像素中具有RGB三通道的彩色图像来说怎样才能得到灰度图像呢？
只要使R=G=B，三者的值相等就可以得到灰度图像。
R=G=B=255为白色，R=G=B=0为黑色，R=G=B=小于255的某个整数时，
此时就为某个灰度值。

彩色图像的亮度：

彩色图像在某个点（x, y）处的像素值是由三个分量值叠加而成的（R，G，B），

所以彩色图像的亮度值应当由这三者叠加而成。

（具体的公式应当是： bright = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 *B）

通过三原色色彩的不同深浅度的组合，可以组成各种不同的颜色。

如果像素的颜色用16位2进制来表示，即L = 2^16 , 我们就叫他16位图，他可以表示65536种颜色。

灰度图像就是没有色彩， rgb分量全部相等， RGB（100， 100， 100）就代表灰度为100，

（既然有RGB 分量，那为什么他还是个单通道呢？）答：  通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，
形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。

图像的对比度

图像的对比度与亮度有关，它是图像中像素亮度的局部变化，被定义为物体亮度的平均值与背景亮度的比值。

或者说图像对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，

即指一幅图像灰度反差的大小。差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小，

好的对比率120:1就可容易地显示生动、丰富的色彩，当对比率高达300:1时，便可支持各阶的颜色。

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对比度对视觉效果的影响非常关键，一般来说对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽；而对比度小，则会让整个画面都灰蒙蒙的。

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对比度是一个相对值。就一幅图片而言，它反映了图片上最亮处与最黑处的比值。假设这幅图片上最亮与最黑之间的变化是均匀的，如果这个比值没有超过显示这幅图片的显示器的动态范围，那么我们看这幅图时会说它有充分的层次。如果这幅图片上最亮处与最黑处的比值超过了显示这幅图片的显示器的动态范围，那毫无疑问，偏亮的部分就已经达到了显示器的亮度极限，那更亮的部分也不会更亮，这部分的层次就会丢失。同理，图片中较暗的地方显示器已成全黑，那更暗的部分也无法显示。

右侧的超高对比度则代表对比率超大。