请帮我写代码 要求如下:对一个8×8,8灰度级的灰度图像进行直方图均衡化,并按从0到7的顺序输出直方图均衡化后的灰度映射。 输入: 8×8,8灰度级的灰度图像 输出 输出灰度值
时间: 2024-10-20 16:12:39 浏览: 7
直方图均衡化是一种常见的图像增强技术,用于提高图像的对比度。对于8x8的灰度图像,我们可以创建一个直方图,然后根据直方图计算新的灰度值映射。以下是一个简单的C++代码示例,使用了`std::map`来存储直方图,以及`std::vector`来保存灰度映射:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
// 假设 input_image 是一个8x8的二维数组,表示灰度图像
int input_image[8][8];
// 直方图
std::map<int, int> histogram(0, 0);
void compute_histogram() {
for (int i = 0; i < 8; ++i) {
for (int j = 0; j < 8; ++j) {
histogram[input_image[i][j]]++;
}
}
}
std::vector<int> generate_gray_mapping() {
std::vector<int> gray_mapping(8, 0);
int total_pixels = 64; // 8x8图像的像素总数
double cumulative_probability;
for (auto it = histogram.begin(); it != histogram.end(); ++it) {
cumulative_probability = static_cast<double>(it->second) / total_pixels;
for (int gray_level = 0; gray_level <= 7; ++gray_level) {
if (gray_level == it->first) {
gray_mapping[gray_level] = static_cast<int>(cumulative_probability * 7); // 新灰度值映射(范围0-7)
} else if (gray_level < it->first) {
gray_mapping[gray_level] = gray_mapping[gray_level - 1];
} else {
break;
}
}
}
return gray_mapping;
}
int main() {
// 初始化输入图像并计算直方图
// ...
compute_histogram();
// 生成灰度映射
auto result = generate_gray_mapping();
// 输出灰度映射
for (int i : result) {
std::cout << i << " ";
}
std::cout << "\n";
return 0;
}
```
在这个代码中,我们首先计算输入图像的直方图,然后遍历直方图,根据累积概率为每个灰度级别分配一个新的灰度值。记住,你需要提供具体的输入图像来测试这个程序。
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