在QT框架下进行仿照PS图像调整功能设计（亮度对比度，色相饱和度及明度）

原文链接：https://blog.csdn.net/maozefa/article/details/4778934

图像亮度调整分为非线性和线性两种方法。

非线性图像亮度是将图像像素的R、G、B分别加上或减去某个值，其优点是代码简单，亮度调整速度快；缺点是图像信息损失较大，调整过的图像显得平淡，无层次感。

线性图像亮度一般是将图像像素的RGB转换为HSL(HSV)等颜色空间，对L(V)部分进行增减调整后，再转换为RGB颜色空间，优点是调整过图像层次感很强；缺点是代码较复杂，调整速度慢，而且当图像亮度增减量较大时有很大的失真。

针对上面两种方法的优缺点，本人参照Photoshop的对比度、饱和度调整原理（可参见本人的有关文章），对图像亮度调整方法进行了改进，经测试，效果还不错，主要有不失真调整范围宽、有较好的层次感、尽可能减少图像信息损失量等；同时，在代码处理上，采用了灰度表查找法，先按制造了一个256个元素大小的线性亮度/对比度查找表，然后对图像数据逐像素按R、G、B分量值在查找表中取得调整后的数据，因此处理速度同《Delphi图像处理 -- 亮度/对比度调整》中的非线性亮度/对比度是基本相同的。

原理用公式表示为：

如果亮度增减量value范围为 -1 -- +1，当value > 0时：

rgb = RGB + RGB * (1 / (1 - value) - 1)

当value < 0时：

rgb = RGB + RGB * value

PS所用的正是线性方法，在PS6中也没有改变。原文代码非C++，且所用方法为HASH查表加速方法，比较难懂，我用C++实现了相同的方法没有进行HASH查表法，速度上较差。

其中色相饱和度和明度原本只以为是简单的HSV模型进行的应用，但是实际用简单加减，色相和饱和度大致相同。明度方面有较大差异，明度明显范围和PS6新版本方法不一致，在最大值处取不到白色，最小值处取不到黑色。

因此参考了原文链接：https://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/72303250中关于明度的计算方法。

主要思想是PS的明度调整是采用Alpha合成方式，这里的value就是Alpha，公式前面部分RGB * (1 - value)的是图像部分，后面的255 * value部分则是一个白色遮照层，明度越大，遮照层的Alpha越大，图像就越谈，反之亦然。而明度的负调整则是以一个黑色遮照层来完成的。负１００％就全黑了。只有遮照层Alpha=0，也就是明度值为０时，才是完完全全的图片显示。
明度调整，利用图层的合成
如果alpha大于0，相当于利用一个白色遮罩层合成
RGB = RGB * (1 - alpha) + 255 * alpha;
如果alpha小于0，相当于利用一个黑色遮罩层合成
RGB=RGB * (1+alpha) + 0 * alpha;

具体的代码实现如下范围阈值输入为

输入参数依次为：
   i_light亮度(-150到+150)
   contrast对比度(-50到100)
   hue色相(-180到+180)
   i_saturation饱和度（-100到+100）
   输入图像与输出图像等大小三通道

代码基于QT界面

void ImageTools::AdjustImageColor(QImage *io_image, int i_light, int i_contrast,int i_hue, int i_saturation, int i_value,int progress_start, int progress_end, ProgressCallBackPtr callProgress)
{auto myClamp = [](int a, int min, int max)->int { return (a < min) ? min : (a > max) ? max : a; };//lambda表达式int width = io_image->width();int height = io_image->height();int oldDisplayPos = progress_start;//界面显示进度int progress_total = progress_end - progress_start;//进度总量int total = width * height;//工作总量int pos = 0;//当前工作进度float c = i_contrast / 100.0f;float b = i_light/255.f;int nRed, nGreen, nBlue;int result_color[3] = {0};int h, s, v;for (int x = 0; x < width; ++x) {for (int y = 0; y < height; ++y) {QColor var = io_image->pixelColor(x, y);var.getHsv(&h, &s, &v);h += i_hue;if (h<0){h = h + 360;}else if(h>360){h = h - 360;}s += 2.55*i_saturation;if (s<0){s = 0;}else if(s>255){s = 255;}var.setHsv(h, s, v);var.getRgb(&nRed, &nGreen, &nBlue);//明度新公式int value= 2.55*i_value;if (value>0){nRed = (nRed * (255 - value) + 255 * value) / 255;nGreen = (nGreen * (255 - value) + 255 * value) / 255;nBlue = (nBlue * (255 - value) + 255 * value) / 255;}else {nRed = (nRed * (255 + value) + 0 * value) / 255;nGreen = (nGreen * (255 + value) + 0 * value) / 255;nBlue = (nBlue * (255+ value) + 0 * value) / 255;}int color[3] = {nRed, nGreen, nBlue};for (int i = 0; i < 3; ++i) {if (b>0.0){color[i] = color[i] + color[i] * (1 / (1 - b) - 1)*0.85;}else{color[i] = color[i] + color[i] * b*0.65;}result_color[i] = color[i] +(color[i] -127.5) * c;result_color[i] = myClamp(result_color[i], 0, 255);} io_image->setPixelColor(x, y, QColor(result_color[0], result_color[1], result_color[2]));if (callProgress) {//进度条设置pos++;int newDisplayPos = (double)pos / (double)total * progress_total + progress_start;if (newDisplayPos > oldDisplayPos && newDisplayPos <= progress_end){oldDisplayPos = newDisplayPos;callProgress(oldDisplayPos);}}}}}

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