图像亮度、对比度和锐化

图像亮度：图像的整体明暗程度。如果灰度值在[0，255]之间，则 灰度值越接近0亮度越低，灰度值越接近255亮度越高。

如果我们对亮度做这么一个剧烈的改变，那么便会在改变图片强度的同时也影响了图片的饱和度、对比度和清晰度，此时两个图片右边部分饱和度、对比度和清晰度都降低了，原因是过度增加亮度导致阴影赶上了高光，因为最大灰度值是固定的，所以最低灰度值快赶上了最大灰度值，因此影响了图片的饱和度、对比度和清晰度

图像对比度：图像最高和最低灰度级之间的灰度差。对比度反应了图片上亮区域和暗区域的层次感。

上面白色和红色辐条图像的右侧都增加了对比度，但我们可以看出右侧的白色辐条或是红色辐条随着对比度的增加，白/红色辐条都变亮了，背景变暗了，图像看起来更加清晰。但注意：在红色辐条中增加对比度同时也增加了饱和度，但白色辐条的饱和度没有随着亮度的增加而增加，这印证了前面说的变化的程度取决于图像本身的特性。因为饱和度对于具有鲜艳颜色，颜色丰富的图像影响很大，而对于暗淡的颜色或几乎是中性颜色影响较小。饱和度指的是图像颜色种类的多少， 上面提到图像的灰度级是[Lmin，Lmax]，则在Lmin、Lmax 的中间值越多，便代表图像的颜色种类多，饱和度也就更高，外观上看起来图像会更鲜艳，调整饱和度可以修正过度曝光或者未充分曝光的图片。使图像看上去更加自然。

图像锐化是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。图像锐化在实际图像处理中经常用到，因为在做图像平滑，图像滤波处理的时候经过会把丢失图像的边缘信息，通过图像锐化便能够增强突出图像的边缘、轮廓。

图像的亮度、对比度、饱和度、锐化之间也不是完全孤立存在的，是会互相影响的。

图像亮度、对比度调节算法
对于数字图像变换，图像亮度和对比度调节也叫增益和偏置调节。设原像素灰度为 f(i,j)，转化后的像素灰度为 g(i,j)，则常用的线性变换是 g(i,j)= af(i,j) + b， 其中系数 a 影响图像的对比度，系数 b 影响图像的亮度，具体如下：
(1) a=1时是原图；
(2) a>1时对比度增强，图像看起来更加清晰；
(3) a<1时对比度减弱，图像看起来变暗；
(4) b影响图像的亮度，随着增加b (b>0)和减小b (b>0)，图像整体的灰度值上移或者下移, 也就是图像整体变亮或者变暗, 不会改变图像的对比度