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C語言數(shù)字圖像處理之直方圖均衡化

 更新時間:2021年10月26日 09:30:22   作者:ZhaoDongyu_AK47  
這篇文章主要為大家詳細介紹了C語言數(shù)字圖像處理之直方圖均衡化,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文實例為大家分享了C語言直方圖均衡化的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下

原理

直方圖均衡化(Histogram Equalization) 又稱直方圖平坦化,實質(zhì)上是對圖像進行非線性拉伸,重新分配圖像象元值,使一定灰度范圍內(nèi)象元值的數(shù)量大致相等。這樣,原來直方圖中間的峰頂部分對比度得到增強,而兩側(cè)的谷底部分對比度降低,輸出圖像的直方圖是一個較平的分段直方圖:如果輸出數(shù)據(jù)分段值較小的話,會產(chǎn)生粗略分類的視覺效果。

直方圖是表示數(shù)字圖像中每一灰度出現(xiàn)頻率的統(tǒng)計關(guān)系。直方圖能給出圖像灰度范圍、每個灰度的頻度和灰度的分布、整幅圖像的平均明暗和對比度等概貌性描述?;叶戎狈綀D是灰度級的函數(shù), 反映的是圖像中具有該灰度級像素的個數(shù), 其橫坐標是灰度級r, 縱坐標是該灰度級出現(xiàn)的頻率( 即像素的個數(shù)) pr( r) , 整個坐標系描述的是圖像灰度級的分布情況, 由此可以看出圖像的灰度分布特性, 即若大部分像素集中在低灰度區(qū)域, 圖像呈現(xiàn)暗的特性; 若像素集中在高灰度區(qū)域, 圖像呈現(xiàn)亮的特性?;叶葦?shù)字圖像是每個像素只有一個采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度。灰度圖像與黑白圖像不同,在計算機圖像領(lǐng)域中黑白圖像只有黑白

實現(xiàn)

流程:

1)統(tǒng)計每個灰度級像素點的個數(shù)
2)計算灰度分布密度
3)計算累計直方圖分布
4)累計分布取整,保存計算出來的灰度映射關(guān)系
處理圖片規(guī)格800*600 8位灰度單通道

原圖

直方圖均衡化

分析:本次實驗中,我故意把原圖調(diào)暗,進行直方圖均衡化后可以明顯感受到整幅圖像亮度增大了,而且某些細節(jié)方面更加突出。

出現(xiàn)問題

最初進行直方圖均衡化時,輸出結(jié)果如下:

經(jīng)分析,是沒有對數(shù)組初始化置零導(dǎo)致的。Hist數(shù)組是進行一個統(tǒng)計像素點個數(shù)的數(shù)組,最初倘若不置零,結(jié)果必然毫無意義。

故而添加數(shù)組內(nèi)存置零的操作:

經(jīng)測試,問題解決。

附代碼

#include <stdio.h>  
#include <stdlib.h>  
#include <memory.h>
#define height  600  
#define width   800
typedef unsigned char  BYTE;    // 定義BYTE類型,占1個字節(jié)

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));//創(chuàng)建內(nèi)存
    for (int i = 0; i < height; i++)
    {
        for (int j = 0; j < width; j++)
        {
            fread(ptr, 1, 1, fp);
            Pic[i][j] = *ptr;  // 把圖像輸入到2維數(shù)組中,變成矩陣型式  
            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++) //計算差分矩陣直方圖  直方圖  統(tǒng)計每個灰度級像素點的個數(shù)
    {
        for (j = 0; j < width; j++)
        {
            unsigned char GrayIndex = Pic[i][j];
            hist[GrayIndex] ++;
        }
    }
    for (i = 0; i< 256; i++)  // 計算灰度分布密度
    {
        fpHist[i] = (float)hist[i] / (float)size;
    }
    for (i = 0; i< 256; i++)  // 計算累計直方圖分布
    {
        if (i == 0)
        {
            eqHistTemp[i] = fpHist[i];
        }
        else
        {
            eqHistTemp[i] = eqHistTemp[i - 1] + fpHist[i];
        }
    }
    //累計分布取整,保存計算出來的灰度映射關(guān)系
    for (i = 0; i< 256; i++)
    {
        eqHist[i] = (int)(255.0 * eqHistTemp[i] + 0.5);
    }
    for (i = 0; i < height; i++) //進行灰度映射均衡化
    {
        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;
}

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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