改进的图像线性亮度调整方法

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（可参见《GDI+ 在Delphi程序的应用 -- 调整图像亮度》）。

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（可参见《GDI+ 在Delphi程序的应用 -- 线性调整图像亮度》）。

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、运算速度较快及代码也不太复杂等。

下面是图像线性亮度调整C/C++代码（使用C++ Builder编译器和GDI+库）：

inline int CheckRGB(int rgb)
{
	return rgb > 255? 255 : rgb < 0? 0 : rgb;
}

void LinearBrightness_div(BitmapData* data, int value)
{
	if (value == 0)
		return;
	if (value > 0)
	{
		if (value >= 255)
			value = 65025;
		else
			value = 65025 / (255 - value) - 255;
	}
	BYTE *p = (BYTE*)data->Scan0;
	BYTE *pe = p + data->Width * data->Height * 4;
	for (; p < pe; p += 4)
	{
		p[0] = CheckRGB(p[0] + p[0] * value / 255);
		p[1] = CheckRGB(p[1] + p[1] * value / 255);
		p[2] = CheckRGB(p[2] + p[2] * value / 255);
	}
}

void LinearBrightness_shr(BitmapData* data, int value)
{
	if (value == 0)
		return;
	if (value > 0)
	{
		if (value > 255)
			value = 255;
		value = 65536 / (256 - value) - 256;
	}
	BYTE *p = (BYTE*)data->Scan0;
	BYTE *pe = p + data->Width * data->Height * 4;
	for (; p < pe; p += 4)
	{
		p[0] = CheckRGB(p[0] + ((p[0] * value) >> 8));
		p[1] = CheckRGB(p[1] + ((p[1] * value) >> 8));
		p[2] = CheckRGB(p[2] + ((p[2] * value) >> 8));
	}
}

void LinearBrightness_asm(BitmapData* data, int value)
{
	__asm
	{
		mov		ebx, value
		test	ebx, ebx            // if (Value == 0) return
		jz		end
		mov   	edi, data
		jl		Label2
		cmp		ebx, 255            // if (Value > 0)
		jle		Label1              // {
		mov		ebx, 255            //   if (Value > 255) Value = 255
	Label1:
		mov		eax, 65536          //   Value = 65536 / (256 - Value) - 256
		mov		ecx, 256
		sub		ecx, ebx
		cdq
		div		ecx
		sub		eax, 256
		mov		ebx, eax            // }
	Label2:
		mov   	esi, [edi + 4]
		imul  	esi, [edi]
		mov   	edi, [edi + 16]
		cld
	PixelLoop:
		mov		ecx, 3
	RGBLoop:
		movzx	eax, [edi]          // rgb = rgb + rgb * value / 256
		mov		edx, eax
		imul	eax, ebx
		sar		eax, 8
		add		eax, edx
		jns		Label3
		xor		eax, eax
		jmp		Label4
	Label3:
		cmp		eax, 255
		jle		Label4
		mov		eax, 255
	Label4:
		stosb
		loop	RGBLoop
		inc		edi
		dec   	esi
		jnz		PixelLoop
	end:
	}
}

void __fastcall TForm2::Button1Click(TObject *Sender)
{
	ULONG gdiplusToken;
    Gdiplus::GdiplusStartupInput gdiplusStartupInput;
	GdiplusStartup(&gdiplusToken, &gdiplusStartupInput, NULL);
	Bitmap *bmp = new Bitmap(L"d://001-1.jpg");
	BitmapData data;
	Gdiplus::Rect r(0, 0, bmp->GetWidth(), bmp->GetHeight());
	bmp->LockBits(&r, ImageLockModeRead | ImageLockModeWrite, PixelFormat32bppARGB, &data);

//	LinearBrightness_div(&data, 100);    // 734
//	LinearBrightness_shr(&data, 100);    // 266
	LinearBrightness_asm(&data, 100);    // 156

	bmp->UnlockBits(&data);
	Gdiplus::Graphics *g = new Gdiplus::Graphics(Canvas->Handle);
	g->DrawImage(bmp, 0, 0);
	delete g;
	delete bmp;
	GdiplusShutdown(gdiplusToken);
}

上面写了3段亮度调整代码，都是采用整型运算。其中LinearBrightness_div是正儿八经的原理代码，其它2种方法都是为了加快运算速度，而采用的简化原理。

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

3个函数在我的机器上对10000K像素照片进行速度测试比较：采用除法运算LinearBrightness_div函数为734ms，采用移位运算LinearBrightness_shl函数为266ms，而用插入汇编的LinearBrightness_asm函数速度则为156ms。

下面是用RGB非线性亮度调整（中）、HSL线性亮度调整（右）以及本文介绍的改进线性亮度调整方法（左）对同一照片的调整结果贴图：

原图：

如有错误，可来信指正，并请提出建议：[e-mail]