图像处理相关算法之饱和度调整

调整饱和度的方法，代码如下：

void AdjustSatuation(cv::Mat &image, float adjust) {int width = image.cols, height = image.rows;for (int i = 0; i < height; ++i) {auto data = image.ptr<cv::Vec3b>(i);for (int j = 0; j < width; ++j) {float lum = data[j][0] * 0.299f + data[j][1] * 0.587f + data[j][2] * 0.114f;float maskB = std::max(0.0f, std::min(data[j][0] - lum, 255.0f)) / 255.0f;float maskG = std::max(0.0f, std::min(data[j][1] - lum, 255.0f)) / 255.0f;float maskR = std::max(0.0f, std::min(data[j][2] - lum, 255.0f)) / 255.0f;float lumMask = (1.0f - (maskB * 0.299f + maskG * 0.587f + maskR * 0.114f)) * adjust;data[j][0] = cv::saturate_cast<uchar>(data[j][0] * (1.0f + lumMask) - lum * lumMask);data[j][1] = cv::saturate_cast<uchar>(data[j][1] * (1.0f + lumMask) - lum * lumMask);data[j][2] = cv::saturate_cast<uchar>(data[j][2] * (1.0f + lumMask) - lum * lumMask);}}
}

调整前后对比：

其中adjust取值范围为[-1,1]

另一种饱和度调整算法：

void AdjustSatuation(const cv::Mat &src, cv::Mat &dst, int percent) {dst.create(src.size(), src.type());int width = src.cols, height = src.rows;int channels = src.channels();if (channels != 3 || src.type() != CV_8UC3) {return;}float ratio1 = 1 / 255.0f;float adjust = std::max(std::min(percent, 100), -100) / 100.0f;for (int i = 0; i < height; ++i) {auto srcData = src.ptr<uchar>(i);auto dstData = dst.ptr<uchar>(i);for (int j = 0; j < width; ++j) {int j3 = j * 3;int r = srcData[j3 + 2];int g = srcData[j3 + 1];int b = srcData[j3];int maxV = std::max(r, std::max(g, b));int minV = std::min(r, std::min(g, b));float delta = (maxV - minV) * ratio1;if (delta < 1e-3f) {dstData[j3] = b;dstData[j3 + 1] = g;dstData[j3 + 2] = r;continue;}float value = (maxV + minV) * ratio1;float L = value / 2.0f;float S = delta / value;if (L >= 0.5f) {S = delta / (2.0f - value);}if (percent >= 0) {float alpha = 1.0f - adjust;if (adjust + S >= 1) {alpha = S;}alpha = 1.0f / alpha - 1.0f;dstData[j3] = cv::saturate_cast<uchar>(b + (b - L * 255.0f) * alpha);dstData[j3 + 1] = cv::saturate_cast<uchar>(g + (g - L * 255.0f) * alpha);dstData[j3 + 2] = cv::saturate_cast<uchar>(r + (r - L * 255.0f) * alpha);}else {float alpha = 1.0f + adjust;dstData[j3] = cv::saturate_cast<uchar>(L * 255.0f + (b - L * 255.0f) * alpha);dstData[j3 + 1] = cv::saturate_cast<uchar>(L * 255.0f + (g - L * 255.0f) * alpha);dstData[j3 + 2] = cv::saturate_cast<uchar>(L * 255.0f + (r - L * 255.0f) * alpha);}}}
}

调整后的图像结果为：

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