使用luma通道的平均值调整图像亮度和对比度

Question

我想使用此像素变换操作调整图像的亮度和对比度：

g（i，j）=α*f（i，j）+β

其中，f（i，j）是原始BGR图像，g（i，j）是调整后的图像，（i，j）是像素索引

阿尔法和贝塔参数（也称增益和偏差）显然可以使用来自Y'UV颜色空间（也称为YUV）的luma通道（Y'）的平均值来估计。[1]

首先，我找到了luma通道的平均值：

import cv2
import numpy as np

bgr = cv2.imread('/original_image.png')

bgr_avgs = np.average(np.average(bgr, axis=0), axis=0) # find avg of each channel
y_coeffs = np.array([ 0.114, 0.587, 0.299 ]) # BGR
luma_avg = np.dot(y_coeffs, bgr_avgs)

然后我想从luma_avg计算alpha和beta，以进行以下转换：

adjusted_img = cv2.convertScaleAbs(bgr, alpha=alpha, beta=beta)

我愿意使用另一种方法。如有任何见解，将不胜感激

[1]El Harraj和Raissouni声称，α（增益）和β（偏差）可以根据他们论文OCR Accuracy Improvement on Dcoument Images Through a Novel Pre-Processing Approach, SIPIJ Vol.6, No.4 (Aug 2015)第7页最后一段中的平均luma进行估算