用C语言将图像灰度均衡化的关键函数的流程

图像灰度均衡化是一种常用的图像增强方法，可以使图像的灰度分布更加均匀，从而增强图像的对比度。以下是用C语言实现图像灰度均衡化的关键函数的流程：

1. 统计每个灰度级的像素个数。

2. 计算每个灰度级的累计像素个数。

3. 根据累计像素个数计算出每个灰度级的映射值。

4. 遍历图像中的每个像素，将其灰度值替换为对应的映射值。

下面是一个简单的C语言代码实现：

void histogram_equalization(unsigned char *image, int width, int height)
{
    int hist[256] = {0};  // 统计每个灰度级的像素个数
    int cum_hist[256] = {0};  // 计算每个灰度级的累计像素个数
    int map[256] = {0};  // 计算每个灰度级的映射值

    // 统计每个灰度级的像素个数
    for (int i = 0; i < width * height; i++) {
        hist[image[i]]++;
    }

    // 计算每个灰度级的累计像素个数
    cum_hist[0] = hist[0];
    for (int i = 1; i < 256; i++) {
        cum_hist[i] = cum_hist[i-1] + hist[i];
    }

    // 计算每个灰度级的映射值
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        map[i] = round((double)cum_hist[i] / (width * height) * 255);
    }

    // 遍历图像中的每个像素，将其灰度值替换为对应的映射值
    for (int i = 0; i < width * height; i++) {
        image[i] = map[image[i]];
    }
}

以上代码中，`image` 是指向图像数据的指针，`width` 和 `height` 分别是图像的宽度和高度。函数中的 `hist` 数组用于统计每个灰度级的像素个数，`cum_hist` 数组用于计算每个灰度级的累计像素个数，`map` 数组用于计算每个灰度级的映射值。在函数的最后一步，遍历图像中的每个像素，将其灰度值替换为对应的映射值。