图像处理之基于直方图均衡化的图像增强

图像直方图

图像直方图是以0-255作为横坐标，以图中对应像素值出现的次数作为纵坐标的图像统计图，利用图像直方图可以比较直观的看到图像的统计信息

直方图均衡化

直方图均衡是根据变换函数
计算的得到的，可以理解为在任意间隔内的灰度密度等于灰度间隔除以总灰度级，那么这个灰度分布就是均衡的。

参考代码

void HistogramEqualize(BYTE *pImg, int width, int height)
{
    
    
	BYTE *pCur, *pEnd = pImg+width*height;
	unsigned int hist[256];
	int LUT[256], i, sum;

	// step.1---Hist---------------------//
	memset(hist, 0, sizeof(int)*256);
	for (pCur = pImg; pCur<pEnd;) hist[*(pCur++)]++;
	// step.2---A[g]--------------------//
	int A[256];
	int g;
	for (g = 0; g<256; g++)
	{
    
    
		sum = 0;
		for (i = 0; i<=g; i++)
		{
    
    
			sum += hist[i];
		}
		A[g] = sum;
	}
	// step.3---N-----------------------//
	int N = 0;
	for (g = 0; g<256; g++)
	{
    
    
		if (hist[g]) N++;
	}
	//N=100;
	int A0 = A[255];
	// step.4---LUT---------------------//
	for (g = 0; g<256; g++)
	{
    
    
 		LUT[g]=N*A[g]/A0;
	}
	// step.5---F-----------------------//
	for (pCur = pImg; pCur<pEnd;) *(pCur++) = LUT[*pCur];
	// step.6---return------------------//
	return;
}

当然代码还可以优化

void HistogramEqualize(BYTE *pImg, int width, int height)
{
    
    
	BYTE *pCur, *pEnd = pImg+width*height;
	unsigned int hist[256];
	int LUT[256];

	// step.1---Hist---------------------//
	memset(hist, 0, sizeof(int)*256);
	for (pCur = pImg; pCur<pEnd;) hist[*(pCur++)]++;
	// step.2---A[g]--------------------//
	int A[256];
	int g;
	for (g = 1,A[0]=hist[0]; g<256; g++)
	{
    
    
		A[g] = A[g-1]+hist[g];
	}
	int A0 = A[255];
	// step.4---LUT---------------------//
	for (g = 0; g<256; g++)
	{
    
    
		LUT[g] = 255*A[g]/A0;
	}
	// step.5---F-----------------------//
	for (pCur = pImg; pCur<pEnd;) *(pCur++) = LUT[*pCur];
	// step.6---return------------------//
	return;
}

当然代码还可以优化

void RmwHistogramEqualize(BYTE *pImg, int width, int height)
{
    
    
	BYTE *pCur, *pEnd = pImg+width*height;
	unsigned int hist[256];
	int LUT[256], g, A;

	memset(hist, 0, sizeof(int)*256);
	for (pCur = pImg; pCur<pEnd;) hist[*(pCur++)]++;
	//LUT[0] = 255*hist[0]/(width*height);
	//for (g = 1, A = hist[0], LUT[0]=0; g<256; g++)
	for (g = 1, A = hist[0]; g<256; g++)
	{
    
    
		A = A+hist[g];
		LUT[g] = 255*A/(width*height);
	}
	
	for (pCur = pImg; pCur<pEnd;) *(pCur++) = LUT[*pCur];
}

实验结果