介绍图像对比度的作用，调整方法和注意事项。

成像数据本质上就是一堆数字。而我们看到的图像，就是通过特定的表示方法，转换为电子屏幕上显示的各种颜色和亮度。这个就是数字图像的可视化。而可视化的过程，包括了数值到电子屏幕上的映射，又包括屏幕内容到人眼的映射。

例如上图是细胞核二维平面成像展示。我们指定了这个通道的颜色（伪彩）为蓝色，并且像素值表示为蓝色的亮度，所以电子屏幕上就显示出这样一张图像。通过像素直方图（ImageJ中快捷键为 Ctrl+H），此时还可以稍微调整对比度（Ctrl+Shift+C），使得图像看上去更加明亮一点。但需要注意，这样做并无法弥补丢失的信号精度，只是能够骗过人眼而已。

调整对比度本质上是将选定范围内的像素值，按照线性关系重新映射到 0-255的数值范围（以 8-bit 为例）。所以大于选定范围的像素值，就不可避免地成为新的过曝像素，小于选定范围的像素值，相当于就被人为的抛弃了。

调整对比度操作简单，既能降低背景，又能增强弱信号。由于视觉效果提升明显，很容易欺骗肉眼，所以这个操作成为许多人的常用伎俩。但不可避免地，这种数据后处理操作会掩盖了样品制备上的缺陷和成像采集条件的问题，而且最重要的是，很容易引入对数据的人为偏见，从而降低了数据的可信度。

最近AI已经能够一句话生成图像或者视频，乍一看还很逼真，但实际上调整下饱和度就能很轻松发现端倪。
https://mp.weixin.qq.com/s/9Rl3lRimxakCK_ZwpncYcQ

所以如果非要调整图像对比度，建议起码要保持所有的要进行比较展示的图像具有相同的对比度。具体做法是使用 ImageJ 打开所有要调整到相同对比度的图像，然后通过 Set Display Range 对话框中勾选 Propagate to all other open images 来完成。

如果您了解 ImageJ 的宏脚本的话，这个操作其实就是一个函数：setMinAndMax(0, 100);使用宏脚本的最大好处就是对这个对比度的调整参数有明确记录，而且可以多次复用，不必一次性同时打开所有图像。而且还可以进行批处理。