C语言数字图像处理之直方图均衡化
作者:ZhaoDongyu_AK47
本文实例为大家分享了C语言直方图均衡化的具体代码,供大家参考,具体内容如下
原理
直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等。这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果。
直方图是表示数字图像中每一灰度出现频率的统计关系。直方图能给出图像灰度范围、每个灰度的频度和灰度的分布、整幅图像的平均明暗和对比度等概貌性描述。灰度直方图是灰度级的函数, 反映的是图像中具有该灰度级像素的个数, 其横坐标是灰度级r, 纵坐标是该灰度级出现的频率( 即像素的个数) pr( r) , 整个坐标系描述的是图像灰度级的分布情况, 由此可以看出图像的灰度分布特性, 即若大部分像素集中在低灰度区域, 图像呈现暗的特性; 若像素集中在高灰度区域, 图像呈现亮的特性。灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑白
实现
流程:
1)统计每个灰度级像素点的个数
2)计算灰度分布密度
3)计算累计直方图分布
4)累计分布取整,保存计算出来的灰度映射关系
处理图片规格800*600 8位灰度单通道
原图
直方图均衡化
分析:本次实验中,我故意把原图调暗,进行直方图均衡化后可以明显感受到整幅图像亮度增大了,而且某些细节方面更加突出。
出现问题
最初进行直方图均衡化时,输出结果如下:
经分析,是没有对数组初始化置零导致的。Hist数组是进行一个统计像素点个数的数组,最初倘若不置零,结果必然毫无意义。
故而添加数组内存置零的操作:
经测试,问题解决。
附代码
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <memory.h> #define height 600 #define width 800 typedef unsigned char BYTE; // 定义BYTE类型,占1个字节 int main(void) { FILE *fp = NULL; //BYTE Pic[height][width]; BYTE *ptr; BYTE **Pic = new BYTE *[height]; for (int i = 0; i != height; ++i) { Pic[i] = new BYTE[width]; } fp = fopen("weiminglake_huidu.raw", "rb"); ptr = (BYTE*)malloc(width * height * sizeof(BYTE));//创建内存 for (int i = 0; i < height; i++) { for (int j = 0; j < width; j++) { fread(ptr, 1, 1, fp); Pic[i][j] = *ptr; // 把图像输入到2维数组中,变成矩阵型式 ptr++; } } fclose(fp); int hist[256]; float fpHist[256]; float eqHistTemp[256]; int eqHist[256]; int size = height *width; int i, j; memset(&hist, 0x00, sizeof(int) * 256); memset(&fpHist, 0x00, sizeof(float) * 256); memset(&eqHistTemp, 0x00, sizeof(float) * 256); for (i = 0; i < height; i++) //计算差分矩阵直方图 直方图 统计每个灰度级像素点的个数 { for (j = 0; j < width; j++) { unsigned char GrayIndex = Pic[i][j]; hist[GrayIndex] ++; } } for (i = 0; i< 256; i++) // 计算灰度分布密度 { fpHist[i] = (float)hist[i] / (float)size; } for (i = 0; i< 256; i++) // 计算累计直方图分布 { if (i == 0) { eqHistTemp[i] = fpHist[i]; } else { eqHistTemp[i] = eqHistTemp[i - 1] + fpHist[i]; } } //累计分布取整,保存计算出来的灰度映射关系 for (i = 0; i< 256; i++) { eqHist[i] = (int)(255.0 * eqHistTemp[i] + 0.5); } for (i = 0; i < height; i++) //进行灰度映射均衡化 { for (j = 0; j < width; j++) { unsigned char GrayIndex = Pic[i][j]; Pic[i][j] = eqHist[GrayIndex]; } } fp = fopen("output.raw", "wb"); for (i = 0; i < height; i++) { for (j = 0; j < width; j++) { fwrite(&Pic[i][j], 1, 1, fp); } } fclose(fp); return 0; }
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