数字图像处理实验报告 直方图均衡化Word文档格式.docx
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产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展像素取值的动态范围，达到了图象增强的目的。
3、直方图均衡化的效果：
1）变换后直方图趋向平坦，灰级减少，灰度合并。
2）原始象含有象素数多的几个灰级间隔被拉大了，压缩的只是象素数少的几个灰度级，实际视觉能够接收的信息量大大地增强了，增加了图象的反差。
同时，也增加了图象的可视粒度。
4、离散情况下的直方图均衡化的算法：
A、列出原始图像的灰度级
B、统计各灰度级的像素数目
C、计算原始图像直方图各灰度级的频数
D、计算累积分布函数
F、应用以下公式计算映射后的输出图像的灰度级，P为输出图像灰度级的个数，其中INT为取整符号：
G、用的映射关系修改原始图像的灰度级，从而获得直方图近似为均匀分布的输出图像。
5、主要代码
///////////////////////////////////////////////////////////////////
画两个直方图坐标轴
voidCImageView:
:
OnDraw（CDC*pDC）
{
CImageDoc*pDoc=GetDocument（）;
ASSERT_VALID（pDoc）;
//TODO:
adddrawcodefornativedatahere
if（m_dib.m_bLoaded==true）//判断是否加载图像
{
//获取图像宽和高
intnw=m_dib.GetDIBWidth（）;
intnh=m_dib.GetDIBHeight（）;
if（m_dib.m_bLoaded==true）
intnw=m_dib.GetDIBWidth（）;
intnh=m_dib.GetDIBHeight（）;
m_dib.ShowDIB（pDC,10,10,nw,nh,m_dib.m_pDIBData,m_dib.m_pBMI）;
m_dib.ShowDIB（pDC,400,10,nw,nh,m_dib.m_pDumpDIBData,m_dib.m_pBMI）;
}
if（m_bHist==true）
//绘画直方图
CStringstr;
inti;
//绘制坐标轴
pDC->
MoveTo（10,nh+20）;
//（10，nh+20）是直方图的左上角坐标
//垂直轴
LineTo（10,nh+200）;
//（10，nh+200）是直方图的左下角坐标
//水平轴
LineTo（310,nh+200）;
//（310，nh+200）是直方图的右下角坐标
//写X轴刻度值
str.Format（"
0"
）;
TextOut（10,nh+200+10,str）;
50"
TextOut（60,nh+200+10,str）;
100"
TextOut（110,nh+200+10,str）;
150"
TextOut（160,nh+200+10,str）;
200"
TextOut（210,nh+200+10,str）;
255"
TextOut（265,nh+200+10,str）;
原图直方图归一化"
TextOut（100,nh+230+10,str）;
//绘制X轴刻度
for（i=0;
i<
256;
i+=25）
{
if（（i&
1）==0）
{
//10的倍数
pDC->
MoveTo（i+10,nh+200-2）;
LineTo（i+10,nh+200+2）;
}
else
}
//绘制X轴箭头
MoveTo（305,nh+200-5）;
LineTo（305,nh+200+5）;
//绘制y轴箭头
LineTo（5,nh+20+5）;
LineTo（15,nh+20+5）;
intmax=0;
for（i=0;
i<
256;
i++）
if（m_yuantu[i]>
max）
max=m_yuantu[i];
pDC->
MoveTo（10+i,nh+200）;
LineTo（10+i,nh+200-（m_yuantu[i]*160/max））;
/*********
*********/
//TEST第二个直方图
if（m_bHist==true）
MoveTo（160+nw,nh+20）;
LineTo（160+nw,nh+200）;
LineTo（460+nw,nh+200）;
TextOut（415,nh+200+10,str）;
TextOut（465,nh+200+10,str）;
TextOut（515,nh+200+10,str）;
TextOut（565,nh+200+10,str）;
TextOut（615,nh+200+10,str）;
TextOut（670,nh+200+10,str）;
直方图均衡化后归一化"
TextOut（505,nh+230+10,str）;
MoveTo（i+420,nh+200-2）;
LineTo（i+415,nh+200+2）;
LineTo（i+420,nh+200+2）;
MoveTo（710,nh+200-5）;
LineTo（715,nh+200）;
LineTo（710,nh+200+5）;
MoveTo（415,nh+20）;
LineTo（410,nh+20+5）;
LineTo（420,nh+20+5）;
if（m_hist[i]>
max=m_hist[i];
MoveTo（415+i,nh+200）;
LineTo（415+i,nh+200-（m_hist[i]*160/max））;
/******
*******/
//显示图像（具体的参数见CDIB类的该函数说明）
m_dib.ShowDIB（pDC,10,10,nw,nh,m_dib.m_pDIBData,m_dib.m_pBMI）;
m_dib.ShowDIB（pDC,400,10,nw,nh,m_dib.m_pDumpDIBData,m_dib.m_pBMI）;
}
/////////////////////////////////////////////////////////////////////
直方图均衡化及直方图归一化坐标轴赋值程序/////////////////////////////////////////////////////////////////////
OnZhifangtu（）
//判断图像是否打开，没打开，则弹出提示框并退出函数
if（!
m_dib.m_bLoaded）
AfxMessageBox（"
图像还打开，请先打开图像！
"
return;
//获取图像宽和高及定义成员变量
intnw=m_dib.GetDIBWidth（）;
intnh=m_dib.GetDIBHeight（）;
inti,j;
int*arr=newint[nw*nh];
intn[256]={0};
floatp[256]={0.0},c[256]={0.0};
BYTE*pdata=m_dib.m_pdata;
for（i=0;
i++）//初始化直方图数组
m_yuantu[i]=0;
if
（1）//m_dib.m_nImType==24）
{
for（j=0;
j<
nh;
j++）
for（i=0;
nw;
BYTEtemp=pdata[j*nw+i];
m_yuantu[temp]++;
m_bHist=true;
//直方图归一化计算
i++）
{
for（j=0;
j++）
n[m_dib.m_pdata[i*nw+j]]++;
}
（float）p[i]=（float）n[i]/（float）（nw*nh）;
//归一化后累计计算
for（i=0;
=i;
c[i]+=p[j];
}
//找到灰度值最大值最小值
intmax=m_dib.m_pdata[0],min=m_dib.m_pdata[0];
if（max<
m_dib.m_pdata[i*nw+j]）
max=m_dib.m_pdata[i*nw+j];
elseif（min>
min=m_dib.m_pdata[i*nw+j];
//套公式直方图均衡化计算赋值给arr[]一维数组
arr[i*nw+j]=int（c[m_dib.m_pdata[i*nw+j]]*（max-min）+min+0.5）;
//一维数组arr[]赋值给新图像
for（j=0;
j++）{
i++）{
m_dib.m_pdata[j*nw+i]=arr[j*nw+i];
//将修改的m_pdata的数据赋值给m_pDIBData，以显示修改的结果
m_dib.UpdateData（）;
//刷新屏幕
Invalidate（）;
m_hist[i]=0;
m_hist[temp]++;
Addyourcommandhandlercodehere
6、实验结果
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