设定3组不同均值和标准差，对灰度图像均值方差规定化c语言

以下是对灰度图像均值方差规定化的 C 语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define ROWS 512 // 图像高度
#define COLS 512 // 图像宽度

int main() {
    // 读取原始图像
    FILE *fp;
    if ((fp = fopen("lena.raw", "rb")) == NULL) {
        printf("Error: Cannot open file for reading.\n");
        exit(1);
    }
    unsigned char image[ROWS][COLS];
    fread(image, sizeof(unsigned char), ROWS*COLS, fp);
    fclose(fp);

    // 计算原始图像的均值和标准差
    double mean = 0.0, std_dev = 0.0;
    for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
        for (int j = 0; j < COLS; j++) {
            mean += image[i][j];
        }
    }
    mean /= ROWS*COLS;
    for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
        for (int j = 0; j < COLS; j++) {
            std_dev += pow(image[i][j] - mean, 2);
        }
    }
    std_dev = sqrt(std_dev / (ROWS*COLS - 1));

    // 设定目标均值和标准差
    double target_mean[] = {50.0, 100.0, 200.0}; // 目标均值
    double target_std_dev[] = {10.0, 20.0, 30.0}; // 目标标准差

    // 对图像进行均值方差规定化
    for (int k = 0; k < 3; k++) { // 对每组目标均值和标准差分别处理
        double a = target_std_dev[k] / std_dev;
        double b = target_mean[k] - a * mean;
        for (int i = 0; i < ROWS; i++) {
            for (int j = 0; j < COLS; j++) {
                double new_value = a * (image[i][j] - mean) + b;
                if (new_value < 0.0) {
                    new_value = 0.0;
                } else if (new_value > 255.0) {
                    new_value = 255.0;
                }
                image[i][j] = (unsigned char) new_value;
            }
        }

        // 保存处理后的图像
        char filename[20];
        sprintf(filename, "lena_%d.raw", k+1);
        if ((fp = fopen(filename, "wb")) == NULL) {
            printf("Error: Cannot open file for writing.\n");
            exit(1);
        }
        fwrite(image, sizeof(unsigned char), ROWS*COLS, fp);
        fclose(fp);
    }

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先读取了名为“lena.raw”的灰度图像，然后计算了其均值和标准差。接着，我们根据设定的三组目标均值和标准差，对原始图像进行均值方差规定化处理，并将处理后的图像保存到三个不同的文件中。对于每个目标均值和标准差，我们都使用了一个线性变换来将原始图像映射到目标均值和标准差的范围内。最后，我们将处理后的图像保存到文件中，以便进一步观察和分析。