使用C语言将灰度图像自适应直方图均衡化的方法来提升对比度,要求不使用其他库

时间: 2023-12-12 08:05:14 浏览: 80
好的,这是一个涉及到图像处理的问题。我来给您讲解一下灰度图像自适应直方图均衡化的方法。 首先,需要明确一下直方图均衡化的作用,它是一种用于图像增强的方法,可以提高图像的对比度,使图像更加清晰。 灰度图像自适应直方图均衡化的方法,是指对于不同的图像区域,采用不同的均衡化方法,以达到更好的增强效果。 具体实现方法如下: 1. 将灰度图像分成若干个小块。 2. 对每个小块进行直方图均衡化,得到增强后的小块。 3. 对每个小块进行插值,得到目标图像。 4. 将所有小块拼接成完整的图像。 下面是一个C语言实现的示例代码,不使用其他库: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define WIDTH 256 #define HEIGHT 256 #define BLOCK_SIZE 16 int main() { FILE *fp_in, *fp_out; unsigned char *image_in, *image_out; int width, height; int i, j, k, l, m, n; int hist[WIDTH], cdf[WIDTH], pixel_count; int block_hist[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE], block_cdf[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE]; int block_width, block_height; double block_mean, block_variance, block_stddev; double alpha, beta, gamma; // 打开输入图像文件 fp_in = fopen("input.raw", "rb"); if (fp_in == NULL) { printf("Error: cannot open input file!\n"); return -1; } // 读取输入图像 image_in = (unsigned char *)malloc(WIDTH * HEIGHT * sizeof(unsigned char)); fread(image_in, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp_in); fclose(fp_in); // 分配输出图像内存 image_out = (unsigned char *)malloc(WIDTH * HEIGHT * sizeof(unsigned char)); // 对每个小块进行处理 for (i = 0; i < HEIGHT; i += BLOCK_SIZE) { for (j = 0; j < WIDTH; j += BLOCK_SIZE) { // 计算当前小块的宽度和高度 block_width = (j + BLOCK_SIZE < WIDTH ? BLOCK_SIZE : WIDTH - j); block_height = (i + BLOCK_SIZE < HEIGHT ? BLOCK_SIZE : HEIGHT - i); // 计算当前小块直方图 memset(block_hist, 0, BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE * sizeof(int)); for (k = i; k < i + block_height; k++) { for (l = j; l < j + block_width; l++) { block_hist[k - i][l - j] = hist[image_in[k * WIDTH + l]]; } } // 计算当前小块的累积分布函数 memset(block_cdf, 0, BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE * sizeof(int)); pixel_count = 0; for (k = 0; k < BLOCK_SIZE; k++) { for (l = 0; l < BLOCK_SIZE; l++) { pixel_count += block_hist[k][l]; block_cdf[k][l] = pixel_count; } } // 计算当前小块的均值和标准差 block_mean = 0.0; block_variance = 0.0; for (k = 0; k < BLOCK_SIZE; k++) { for (l = 0; l < BLOCK_SIZE; l++) { block_mean += block_cdf[k][l]; block_variance += block_cdf[k][l] * block_cdf[k][l]; } } block_mean /= BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE; block_variance = block_variance / (BLOCK_SIZE * BLOCK_SIZE) - block_mean * block_mean; block_stddev = sqrt(block_variance); // 根据当前小块的均值和标准差计算调整参数 alpha = 255.0 / (block_stddev + 1.0); beta = block_mean - alpha * block_stddev; gamma = 255.0 / (block_width * block_height); // 通过调整参数对当前小块进行均衡化 for (k = i; k < i + block_height; k++) { for (l = j; l < j + block_width; l++) { m = k - i; n = l - j; image_out[k * WIDTH + l] = (unsigned char)(gamma * alpha * block_cdf[m][n] + beta); } } } } // 将输出图像写入文件 fp_out = fopen("output.raw", "wb"); if (fp_out == NULL) { printf("Error: cannot open output file!\n"); return -1; } fwrite(image_out, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp_out); fclose(fp_out); // 释放内存 free(image_in); free(image_out); return 0; } ``` 这是一个比较简单的实现,还有很多可以优化的地方,比如直方图的计算可以使用查找表等方法来提高效率。
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