C++表示灰度图像的直方图均衡化处理不用OpenCV

灰度图像的直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，可以增强图像的对比度，使得图像更加清晰。下面是一种实现灰度图像的直方图均衡化的 C++ 代码，不需要使用 OpenCV 库：

#include <iostream>
#include <fstream>

using namespace std;

int main() {
    // 读取图像数据
    ifstream infile("image.raw", ios::binary);
    unsigned char* imgData = new unsigned char[256 * 256];
    infile.read(reinterpret_cast<char*>(imgData), 256 * 256);

    // 计算原始图像的直方图
    int hist[256] = {0};
    for (int i = 0; i < 256 * 256; i++) {
        hist[imgData[i]]++;
    }
    
    // 计算灰度级映射函数
    int map[256];
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        sum += hist[i];
        map[i] = static_cast<int>((sum * 255.0f) / (256 * 256) + 0.5f);
    }
    
    // 对图像进行直方图均衡化
    for (int i = 0; i < 256 * 256; i++) {
        imgData[i] = map[imgData[i]];
    }

    // 将均衡化后的图像数据保存到文件
    ofstream outfile("equalized_image.raw", ios::binary);
    outfile.write(reinterpret_cast<char*>(imgData), 256 * 256);

    // 释放内存
    delete[] imgData;
    
    return 0;
}

上述代码中，我们首先从文件中读取了一个大小为 256x256 的灰度图像数据，然后计算了原始图像的直方图。接着，我们根据直方图计算出灰度级映射函数，该映射函数可以将原始图像中的灰度级映射到均衡化后的灰度级。最后，我们对图像进行直方图均衡化，并将均衡化后的图像数据保存到文件中。

需要注意的是，上述代码中的灰度图像数据是以二进制文件的形式存储的，每个像素点占用一个字节。如果你的灰度图像数据是以其他格式存储的，比如 BMP、PNG 等，你需要先将其转换成二进制格式，再使用上述代码进行直方图均衡化。