对一个已知灰度矩阵进行灰度等级化
时间: 2024-03-10 21:47:27 浏览: 17
灰度等级化是一种将原始图像中的灰度值转换为指定数量级别的过程。这个过程通常涉及到以下几个步骤:
1. 计算原始图像中的灰度级数;
2. 计算每个灰度级别的像素数;
3. 计算每个灰度级别的累计像素数;
4. 计算每个灰度级别的新灰度值。
下面是一个对已知灰度矩阵进行灰度等级化的 Java 实现示例:
```java
public class GrayLeveling {
private int[][] matrix;
private int grayLevels;
public GrayLeveling(int[][] matrix, int grayLevels) {
this.matrix = matrix;
this.grayLevels = grayLevels;
}
public int[][] levelize() {
int rows = matrix.length;
int cols = matrix[0].length;
int[] histogram = new int[256]; // 记录每个灰度级别的像素数
int[] cumulative = new int[256]; // 记录每个灰度级别的累计像素数
int[][] newMatrix = new int[rows][cols]; // 新的灰度矩阵
// 计算每个灰度级别的像素数
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
histogram[matrix[i][j]]++;
}
}
// 计算每个灰度级别的累计像素数
cumulative[0] = histogram[0];
float scale = ((float) (grayLevels - 1)) / (rows * cols - histogram[0]);
for (int i = 1; i < 256; i++) {
cumulative[i] = cumulative[i - 1] + histogram[i];
}
// 计算每个灰度级别的新灰度值
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < cols; j++) {
int oldValue = matrix[i][j];
int newValue = Math.round(cumulative[oldValue] * scale);
newMatrix[i][j] = newValue;
}
}
return newMatrix;
}
}
```
在上面的代码中,我们定义了一个 GrayLeveling 类,包含一个灰度矩阵和一个灰度级数。我们提供了一个 levelize() 方法,用于进行灰度等级化。levelize() 方法返回一个新的灰度矩阵,每个像素的灰度值被映射到 [0, grayLevels - 1] 范围内。
在 levelize() 方法中,我们首先计算每个灰度级别的像素数。然后,我们计算每个灰度级别的累计像素数,并根据新的灰度级数计算出一个比例尺。最后,我们遍历原始灰度矩阵中的每个像素,并将其根据新的灰度级别进行映射,得到新的灰度矩阵。