图像处理上机实验报告

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1、图像处理上机实验报告姓名：沈浩学号:03071324班级：030713直方图均衡化。1、灰度图像直方图处理方法图像的直方图是图像处理中一种十分重要且实用的工具，它概括了一副图像的灰度级内容。从数学上来说图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，它统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率。实际上，灰度图像直方图是一个离散函数：pf(fk)=nk/nk=0,1,…，LT其中fk为图像f(x,y)的笫k级灰度，nk是图像f(x,y)中具有灰度值fk的象素个数，n是图像象素总数，L是图像的灰度级数。因为pf(fk)给岀了对各个fk出现概率的一个统计，所以直方图提供了图像的灰

2、度值分布情况。在灰度直方图坐标系中，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标为各个灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率。在对灰度数字图像的增强处理方法中，灰度均衡化和灰度规定化应用较为广泛，但后者需要根据具体的图像人为规定好适当的期望直方图才能得到满意的效果，如果期望直方图规定不当则处理效果会很差，因此后者的通用性不好。而前者在处理时只需要将当前的灰度分布重新均衡地分布于整个灰度区间即可，虽然对于某一幅特定的图象处理效果可能不及灰度规定化，但通用性却要好的多，对任意图象均可获得相当不错的处理效果。2、灰度图像直方图均衡化算法分析直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换

3、为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。设原始图像在(x,y)处的灰度为f,而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x,y)处的灰度f映射为go在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g=EQ(f),这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数)：(1)EQ(f)在0WfWL-l范围内是一个单值单增函数。这是为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图各灰度级在变换后仍保持从黑到口(或从口到黑)的排列。(2)对于OWfWL-l有OWgWL-l,这个条件保证了变换前后灰度值动态范围的一

4、致性。累计分布函数(cumulativedistributionfunction,CDF)即可以满足上述两个条件，并且通过该函数可以完成将原图像f的分布转换成g的均匀分布。此时的直方图均衡化映射函数为：gk=EQ(fk)=(ni/n)=pf(fi),(k=0,1,2,……,L-l)上述求和区间为0到k,根据该方程可以由源图像的各像素灰度值直接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。在实际处理变换时，一般先对原始图像的灰度情况进行统计分析，并计算出原始直方图分布，然后根据计算出的累计直方图分布求出fk到gk的灰度映射关系。在重复上述步骤得到源图像所有灰度级到目标图像灰度级的映射关系后

5、，按照这个映射关系对源图像各点像素进行灰度转换，即可完成对源图的直方图均衡化。算法的实现1:程序代码:BOOLWINAPIEqualize(LPSTRlpDIBs,LONGlWidth,LONGlHeight){unsignedchar*IpSource;//指向源图像的指针LONGITmp;//临时变量LONGt,s;//循环变量BYTEbMaptable[256];//灰度映射表LONGIDegreeCount[256];//灰度计数表LONGILineBytes;//图像每行的字节数ILincBytcs=WIDTIIBYTES(lWidth*8);//计算图像每行的字节

6、数//重置计数为0for(t=0;t<256;t++){IDegreeCount[i]二0;}for(t=0;t

7、(ITmp*255/lHeight/lWidth);//计算灰度值新的映射表}for(t二0;t