Ps:明度直方图

news/2024/7/21 5:23:50 标签: 计算机视觉, 图像处理, 人工智能

明度 Luminosity直方图显示了图像中各个亮度级别的像素分布情况。

与 RGB 直方图不同,“明度”直方图专注于图像的亮度信息,而不是单独的颜色信息。

在“直方图”面板的通道中选择“明度”。

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“明度”直方图提供了一种量化的方式来理解图像的整体明暗结构、对比度以及动态范围。

“明度”直方图基于图像像素的明度值计算得到,这些值通常是从图像的 R、G、B 值通过特定的加权平均公式计算而来。

一个常用的明度计算公式是:

L = R × 0.299 + G × 0.587+ B × 0.114

说明:

L 代表明度值。

R、G、B 分别是像素的红色、绿色、蓝色分量的色阶值。

这个公式考虑到了人眼对不同颜色的敏感度,其中绿色的权重最高,蓝色的权重最低。

计算出的 L 值反映了图像中每个像素的亮度水平。

“明度”直方图告诉我们,图像上明度为 43 的像素有 3245 个,明度为 218 的像素有 171 个,等等。

它与形成 RGB 直方图的机制是不同的,它统计的是像素的实际个数,而不是各原色通道上的色阶值个数之和。

  ◆  ◆

明度直方图的特点

1、图像亮度分布

“明度”直方图显示了从纯黑到纯白(8 位/通道下是 0 ~ 255)的亮度级别上的像素分布,可以快速识别图像中的亮部、暗部以及中间调区域。

2、动态范围

通过“明度”直方图,可以评估图像的动态范围。

即,图像从最暗到最亮部分的亮度范围。

宽动态范围意味着图像中同时包含了丰富的暗部和亮部细节。

3、对比度分析

“明度”直方图的形状可以反映图像的对比度。

一个平坦的直方图表明图像对比度低,而具有明显峰值的直方图表明图像具有高对比度。

  ◆  ◆

明度直方图的应用

1、曝光评估

通过分析“明度”直方图,可以判断图像的曝光水平是否合适,是否存在过曝或欠曝的区域。

2、调整亮度和对比度

基于“明度”直方图的信息,可以有针对性地调整图像的亮度和对比度,以达到期望的视觉效果。

3、优化图像质量

“明度”直方图可以帮助识别图像中可能需要改善的明暗区域,为图像编辑和色彩校正提供指导。

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