我认为这可以通过直方图拉伸来实现。输入像素值（级别）使用线性变换从$<\textbf{min}_{in},\textbf{max}_{in}>$到$<\textbf{min}_{out},\textbf{max}_{out}>$. 输入和输出像素值的强度变换如下所示：

$$I_{out}=\frac{I_{in}-\textbf{min}_{in}}{\textbf{max}_{in}-\textbf{min}_{in}}\cdot(\textbf{max}_{out}-\textbf{min}_{out})+\textbf{min}_{out}$$

公式可以更简单，但这个更清晰，就是将输入值从一个区间转换到另一个区间。

默认，$\textbf{min}$为 0 并且$\textbf{max}$是 255（取决于位深度）。增加价值$\textbf{min}_{in}$强调阴影，同时减少$\textbf{max}$强调灯光。

还有“半径”轨迹条，所以我想直方图操作可以自适应/本地完成，即在每个像素而不是整个图像上计算一个窗口的直方图。

当窗口很小以避免急剧过渡时，在直方图计算之前对工作图像进行高斯模糊可能很方便。

同样，您可以计算平滑然后应用的差异图。

调整可能会干扰色彩平衡，因此仅适用于亮度通道或计算灰度值调整并适用于 R、G 和 B 通道就足够了。

这个 Mathematica 代码用“gamma”操作代替 Photoshop 的“Amount”参数控制，但它实现了大致相同的结果。

Manipulate[
    Module[{
        i1 = GaussianFilter[Binarize[img, {0, t1}], r1],
        i2 = GaussianFilter[Binarize[img, {1 - t2, 1}], r2]},
        (i1*img^g1 + img*(1 - i1))/2 + (i2*img^g2 + img*(1 - i2))/2
    ],
    {{t1, 0.2, "Shadow Tonal Width"}, 0, 1},
    {{g1, 0.75, "Shadow Gamma"}, 0.1, 2.5},
    {{r1, 30, "Shadow Radius"}, 0, 100},
    {{t2, 0.2, "Highlight Tonal Width"}, 0, 1},
    {{g2, 1.5, "Highlight Gamma"}, 0.1, 2.5},
    {{r2, 30, "Highlight Radius"}, 0, 100}
]

虽然回复有点晚了……这是python和opencv复现的类似Phohoshop的阴影高光校正算法。