图像处理

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饱和度调整算法（

python

语⾔）

饱和度调整算法说明（完整

python

代码在⽂末）：

本算法主要是利⽤HSL颜⾊空间进⾏饱和度S的上下限控制，对RGB空间进⾏补丁式调整。调整过程在RGB空间进⾏，其原理简单地说就是

判断每个像素的R、G、B值是否⼤于或⼩于平均值，⼤于加上调整值，⼩于则减去调整值，如何计算各个像素点的调整系数是关键。本算法

主体思想就是利⽤HSL来计算各点的调整系数。

算法过程如下：

1.

⾸先将

RGB

空间图像转换为

HSL

空间，⽤来对饱和度

S

进⾏上下限控制，这⾥不考虑⾊相

H

差异。

转换公式如下：

其中L表⽰亮度，S表⽰饱和度，min和max代表RGB空间中的R、G、B颜⾊值中的最⼩最⼤值，范围均为0-1的实数。

设置饱和度增量increment，范围为-1⾄1，并由此计算出适⽤于RGB空间的调整系数进⾏饱和度调整。

这⾥分两种情况：

1） 当增量i (increment) >= 0时，此时饱和度采⽤指数型增长⽅式调整。考虑到当前饱和度s与增量i之和可能⼤于1，超出饱和度上限，故

仅仅考虑i作为调整依据不妥。在此选定当i+s⼤于1时，取s补数作为调整依据（s补数越⼤，调整越⼤）；当i+s⼩于1，取i作为调整依据（i

越⼤，调整越⼤）。RGB空间的调整系数alpha公式如下：

其中s代表当前饱和度，i代表设置的饱和度增量(increment)。

2） 当增量i (increment) < 0时，此时饱和度采⽤线性减弱⽅式调整。考虑到当i取-1时，R、G、B值会相等，可以直接采⽤线性的⽅式作

调整。RGB空间的调整系数alpha如下：