【图像处理基石】什么是通透感？

一、画面的通透感定义

画面的通透感指图像在色彩鲜明度、空间层次感、物体轮廓清晰度三方面的综合表现，具体表现为：

1. 色彩鲜明：颜色纯净且饱和度适中，无灰暗或浑浊感；
2. 层次分明：明暗过渡自然，光影对比合理，空间纵深感强；
3. 轮廓清晰：物体边缘锐利，细节保留完整，无模煳或雾化现象。

二、手机厂商的影像优化方案

各家厂商通过硬件+算法结合提升通透感：

1. 光学硬件优化

• 抗眩光镀膜：vivo与蔡司合作，在镜头中采用T*镀膜，抑制逆光拍摄时的鬼影和眩光，增强画面纯净度；
• 大底传感器：1英寸大底主摄（如小米15 Ultra）提升进光量，减少噪点，增强暗部细节。

2. 算法优化

• 影调调整：OPPO与哈苏联合开发影调算法，优化光影反射和色彩过渡，增强玻璃、金属等材质的通透感；
• 深度神经网络：旷视等厂商通过移动深度神经网络算法，提升图像处理的动态范围和细节表现；
• 计算摄影：多帧融合技术（如夜景模式）结合AI降噪，保留高光与阴影细节。

3. 软件迭代

通过OTA升级持续优化算法，如vivo X100 Ultra和OPPO Find X8 Ultra通过后续算法更新提升成像效果。

三、Python实现通透感增强算法

以下代码通过对比度增强、饱和度调整、锐化提升通透感：

import cv2
import numpy as np

def enhance_transparency(image_path, output_path):
    # 读取图像并转为Lab色彩空间
    img = cv2.imread(image_path)
    lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    
    # 1. 对比度增强（CLAHE）
    l, a, b = cv2.split(lab)
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8,8))
    l_clahe = clahe.apply(l)
    lab_clahe = cv2.merge((l_clahe, a, b))
    img_clahe = cv2.cvtColor(lab_clahe, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    
    # 2. 饱和度提升（调整a/b通道）
    hsv = cv2.cvtColor(img_clahe, cv2.COLOR_BGR2HSV).astype("float32")
    hsv[..., 1] = np.clip(hsv[..., 1] * 1.2, 0, 255)  # 增强饱和度20%
    img_sat = cv2.cvtColor(hsv.astype("uint8"), cv2.COLOR_HSV2BGR)
    
    # 3. 锐化处理（高反差保留）
    blurred = cv2.GaussianBlur(img_sat, (0, 0), 3)
    sharp = cv2.addWeighted(img_sat, 1.5, blurred, -0.5, 0)
    
    # 保存结果
    cv2.imwrite(output_path, sharp)

# 使用示例
enhance_transparency("input.jpg", "output.jpg")

代码说明：

1. CLAHE增强对比度：在Lab色彩空间的L通道应用自适应直方图均衡化，提升局部对比度；
2. 饱和度调整：通过HSV色彩空间增强颜色鲜艳度，避免色彩灰暗；
3. 锐化滤波：使用高反差保留算法强化边缘细节，提升轮廓清晰度。

四、效果验证

• 输入图像：灰暗、低对比度场景（如逆光或雾霾天气）；
• 输出效果：色彩更纯净、明暗过渡更自然、细节更锐利。

通过上述方法，可模拟手机厂商的通透感优化逻辑，适用于风景、人像等场景的图像处理。