A. 求圖像處理演算法中，調整亮度、對比度、飽和度的演算法！
我覺得你了解這幾個調整工具的演算法，還沒有了解一下圖層混合模式的計算方法有意義。亮度就是一幅照片中的黑白灰分布情況，對比度是亮部和暗部的差距，飽和度就是顏色純度，前兩者是灰度概念，飽和度才和顏色有關系。
而且亮度、對比度作為概念來理解，當然很有意義，但是這個調整工具PS已經把它弱化了，因為它調整太過粗放，用色階和曲線都能更精確的實現。
B. 如何計算LCD的亮度不均勻程度，這個指標用什麼表示的
這個要用儀器來測試的，一般是在顯示器打白色畫面，亮度調最高，然後測試九個點（九宮格）。每個點用儀器測試出來的亮度值都會有差異，一般要看它的規格是怎麼定的，有些是定在最大值和最小值的誤差在正負20屬正常。
C. 亮度計算公式
光強度(luminous intensity)是光源在單位立體角內輻射的光通量,以I表示,單位為坎德拉(candela,簡稱cd).1坎德拉表示在單位立體角內輻射出1流明的光通量.
亮度和照度之間的關系,其關系為: L=R×E
式中L為亮度,R為反射系數,E為照度.
D. 如何讓兩個顏色的條紋的均值和對比度一致數字圖像處理
摘要 你好，1、計算平均亮度
E. LED顯示屏亮度怎麼計算
這邊我教你一個簡單的亮度計算方法：
（每個像素點紅燈的亮度 + 每個像素點綠燈的亮度 + 每個像素點藍燈的亮度）/1000（mcd和CD的換算）× 像素點數
單顆LED燈有一個亮度范圍的，你可以根據最小、平均和最大來計算顯示屏的最大亮度和平均亮度！再者LED顯示屏控制軟體有亮度調節功能的，對顯示屏有個亮度調整，使得它適合環境的亮度！
希望對你有所幫助！
F. 求教做圖像處理的各位高手：如何讓Matlab計算一組RGB圖片的亮度平均值並修改圖像，得到統一亮度
亮度可以在HSL色彩空間中談，所以先把圖片由RGB空間轉換到HSL空間。
hsl=rgb2hsl(rgb_in)，rgb_in即為圖片的RGB空間矩陣。
L分量表示亮度，對圖片的L分量進行兩次mean運算，就得到了一張圖片的平均亮度。
批量計算一組圖片的亮度，再求平均值，就得到了這組圖片的亮度平均值。
用平均亮度除以某張的亮度，得一數值，把它乘到這張圖片的L分量上，將越界的數值置為上限，就調整好了這張圖片。再hsl2rgb轉換到rgb空間
G. 怎麼驗證sift演算法對亮度的不變性
2、高斯模糊
SIFT演算法是在不同的尺度空間上查找關鍵點，而尺度空間的獲取需要使用高斯模糊來實現，Lindeberg等人已證明高斯卷積核是實現尺度變換的唯一變換核，並且是唯一的線性核。本節先介紹高斯模糊演算法。
2.1二維高斯函數
高斯模糊是一種圖像濾波器，它使用正態分布(高斯函數)計算模糊模板，並使用該模板與原圖像做卷積運算，達到模糊圖像的目的。
N維空間正態分布方程為：
（1-1）
其中，是正態分布的標准差，值越大，圖像越模糊(平滑)。r為模糊半徑，模糊半徑是指模板元素到模板中心的距離。如二維模板大小為m*n，則模板上的元素(x,y)對應的高斯計算公式為：
（1-2）
在二維空間中，這個公式生成的曲面的等高線是從中心開始呈正態分布的同心圓，如圖2.1所示。分布不為零的像素組成的卷積矩陣與原始圖像做變換。每個像素的值都是周圍相鄰像素值的加權平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的權重，相鄰像素隨著距離原始像素越來越遠，其權重也越來越小。這樣進行模糊處理比其它的均衡模糊濾波器更高地保留了邊緣效果。