MATLAB中直方图规定化的源程序

用matlab实现图像的直方图均衡化

代码：

clear

f=imread('c:/large.jpg')

f=rgb2gray(f)

imshow(f)

figure,imhist(f)

ylim('auto')

g=histeq(f,256)

figure,imshow(g)

figure,imhist(g)

ylim('auto')

图形处理中有一种对比度变换，像显示器就有对比度调节，PhotoShop也有图片的对比度修改，对比度的提高可以使图像细节清晰，相反，对比度的减小可以隐藏图像的细节，在一野碧定程度上使图像柔和。

对比度变换其中一种比较简单的方法是直方图均衡化。

所谓直方图就是在某一灰度级的象素个数占整幅图像的象素比 h=nj/N,其中nj是灰度级在j的象素数，N是总象素数，扫描整幅图像得出的h的离散序列就是图像的直方图，h求和必然＝1，所以直方图可以看成是象素对于灰度的概率分布函数。

直方图是高低不齐的，因为象素灰度是随机变化的，直方图均衡化就是用一定的算法使直方图大致平和。

算法如下：

对于一个直方图

设 Pr(r)是原始图像直方图，Ps(s)是均衡化的直方图，

由于其是一个概率分布函数

所以有 Ps(s)ds=Pr(r)dr (编辑关系，ds,dr是积分变量)

因为要进行均衡化，令 Ps(s)=1,

得 ds=Pr(r)dr/1

两边积分得 s=F Pr(r)dr (因为编辑关系，左边F表示积分符号雀族....-__-++)

数字图像是离散的，因此离散化上式得

sk=E{j=0,k}(nj/N) 左式k,j是离散量下标，因为编辑关系，E{0,k}表示下标0到k的连加符号，N是象素总数

由此得出每一象素的sk为均衡化后的正规化灰度（即灰度正规化到[0,1])，统计sk即可得出均衡化后的直方图。

在均衡化过程中可以对每一象素映射到新的实际灰度值sk*255，就实现了图像的变换

（严格理论中应该是灰度正规化到[0,1]区间，然后均衡化后的sk还要量化颂岁举到原始的正规灰度以实现灰度合并，下面的BCB程序并没有量化，而且255是固定灰度级，因为256色BMP的彩色表就是256个表项)

现在开始实践

用BCB对一BMP灰度图像进行直方图均衡化处理，代码如下

//----------------------------BCB6代码

#include <vcl.h>

#pragma hdrstop

#include<stdio.h>

#include "Unit1.h"

#include"File1.h"

#pragma pack(1)

//BMP文件头

struct BITMAPFILEHEADER_

{

short type

int bfSize

short re1,re2

int Offbits

}

//BMP信息头

struct BITMAPINFO_

{

long size

long width,height

short planes,bitCount

long comp,sizeImg

long xpels,ypels

long used,important

}

//BMP彩色表项

struct COLOR_

{

char blue,green,red,re

}

//------将BMP彩色表的数据校正到BCB TColor的数据。

void SwitchColor(long &c)

{

long blue=c&0x000000ff

long green=c&0x0000ff00

long red=c&0x00ff0000

c=(blue<<16) | green | (red>>16)

}

void xxx()

{

FILE *f=fopen("f:\\bbs_prev2.bmp","rb")

if(f==NULL) /*判断文件是否打开成功*/

{

ShowMessage("File open error")

return

}

fseek(f,0,0)//移动到开头

//----------读BMP文件头

BITMAPFILEHEADER_ *bmph=new BITMAPFILEHEADER_()

if(fread((char*)bmph,sizeof(BITMAPFILEHEADER_),1,f)==NULL)

{

ShowMessage("File read error")

return

}

//-----------读BMP信息头

BITMAPINFO_ *bmpi=new BITMAPINFO_()

if(fread((char*)bmpi,sizeof(BITMAPINFO_),1,f)==NULL)

{

ShowMessage("File read error2")

return

}

//--------------读彩色表

long *c=new long[bmph->Offbits-sizeof(BITMAPFILEHEADER_)-sizeof(BITMAPINFO_)]

fread((char*)c,bmph->Offbits-sizeof(BITMAPFILEHEADER_)-sizeof(BITMAPINFO_),1,f)

//----------显示一些信息

Form1->Edit1->Text=IntToStr(bmph->bfSize)

Form1->Edit2->Text=IntToStr(bmpi->width)

Form1->Edit3->Text=IntToStr(bmpi->height)

Form1->Edit4->Text=IntToStr(bmpi->comp)

Form1->Edit5->Text=IntToStr(bmpi->used)

int i,j,k,wc

long N=bmph->bfSize- bmph->Offbits//象素总数

unsigned char *image=new char[N]//位图矩阵

unsigned char *newimage=new char[N]//变换后的位图矩阵

fread(image,N,1,f)//读入位图矩阵

//---------直方图数列初始化

//---------直方图数列用来存储正规化后的灰度

double *h=new double[255]//255个灰度级，保存原始图像正规化灰度直方图数据

for(i=0i<255i++)

h[i]=0.0

double *nh=new double[255]//255个灰度级，保存变换后的图像正规化灰度直方图

for(i=0i<255i++)

nh[i]=0.0

long *count=new long[255]//每一灰度级的象素数量统计

for(i=0i<255i++)

count[i]=0

for(i=0i<Ni++)

{

count[image[i]]++

}

//－－－－－正规化灰度概率统计

for(i=0i<255i++)

{

h[i]=count[i]/(double)N

}

//------正规化新灰度图

double hc

for(i=0i<Ni++)

{

hc=0

for(j=0j<image[i]j++)

hc+=h[j]

nh[image[i]]+=hc//保存新正规化灰度图

newimage[i]=hc*255//保存新图像灰度索引

}

//----------显示直方图

for(i=0i<255i++)

{

//原始直方图

Form1->Canvas->MoveTo(10+i,200)

Form1->Canvas->LineTo(10+i,200+h[i]*N)

//新直方图

Form1->Canvas->MoveTo(300+i,200)

Form1->Canvas->LineTo(300+i,200+nh[i]*255)

}

//------显示图形

TColor *tc

if(bmpi->width%4==0)//-----------因为BMP图像4字节对齐

wc=bmpi->width/4*4

else

wc=(bmpi->width/4+1)*4

long a

long pos=0

for( i=0i<bmpi->heighti++)

{

for(j=0j<wcj++)

{

//-----原始图形

a= c[image[pos]]

SwitchColor(a)

Form1->Canvas->Pixels[10+j][600-i]=a

//------新图形

a= c[newimage[pos]]

SwitchColor(a)

Form1->Canvas->Pixels[300+j][600-i]=a

pos++

}

}

fclose(f)

}

这个程序使用256色BMP文件，但程序代码是针对灰度图像的，用于彩色图像时得出一些古怪色彩配合而已。

在对灰度图像均衡化时

如果原始图像对比度本来就很高，如果再均衡化则灰度调和，对比度降低。

在泛白缓和的图像中，由于均衡化过程中会合并一些象素灰度，则会增大对比度，这里255灰度级太多，合并不明显。

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