EP02_01 — ☀️ Ajuste de Brilho e Contraste

2.12.1.1 📋 Diretrizes de Implementação

O algoritmo deve seguir o fluxo de execução abaixo:

1. Dimensões: Ler os inteiros \(L\) (linhas) e \(C\) (colunas) da matriz.
2. Parâmetros: Ler o valor real \(\alpha\) (fator de contraste) e o inteiro \(\beta\) (fator de brilho).
3. Dados: Ler os valores inteiros da matriz original.
4. Mapeamento: Para cada pixel \(p\), calcular o novo valor \(p'\) pela equação:

\[p' = \text{clip}(\text{round}(\alpha \cdot p + \beta))\]

5. Saída: Exibir a matriz resultante com as dimensões \(L \times C\).

2.12.1.2 📌 Restrições Computacionais

• Arredondamento (Round): Aplica-se o arredondamento matemático para o inteiro mais próximo antes da conversão de tipo.
• Saturação (Clipping): Os valores devem ser confinados ao intervalo \([0, 255]\) para preservar o padrão de 8 bits:

\[\text{clip}(x) = \max(0, \min(255, x))\]

• Simulação: O efeito dos parâmetros \(\alpha\) e \(\beta\) na correção histogramática pode ser observado na Figura 2.12.

2.12.1.3 🧠 Fundamentação Teórica

As alterações modificam o histograma da imagem para ajustar o perfil de iluminação e a distinção tonal.

2.12.1.4 📦 Especificação de Entrada e Saída (VPL)

Entrada:

• Linha 1: Inteiro \(L\).
• Linha 2: Inteiro \(C\).
• Linha 3: Valores de alpha (\(\alpha\)) e beta (\(\beta\)).
• Linhas seguintes: Elementos numéricos da matriz original.

Saída:

• Matriz transformada estruturada em \(L\) linhas e \(C\) colunas.

2.12.1.5 📌 Exemplos

A tabela a seguir apresenta um exemplo prático do comportamento esperado do algoritmo, destacando a atuação dos operadores de arredondamento e saturação.