传统的直方图均衡化算法原理

传统的直方图均衡化算法是一种用于图像增强的方法，它通过重新分布图像的像素值来增强图像的对比度。该算法的原理如下：

1. 统计像素值的频数：遍历图像的每个像素，统计每个像素值出现的频数。

2. 计算累积分布函数（CDF）：将频数归一化得到概率密度函数（PDF），然后计算累积分布函数（CDF），即将每个像素值的概率累加起来。

3. 映射像素值：将CDF映射到一个新的像素值范围，通常是0到255。这可以通过将CDF乘以255并取整来实现。

4. 更新图像像素值：遍历图像的每个像素，将原始像素值替换为映射后的像素值。

通过这个过程，直方图均衡化算法可以使图像的像素值分布更加均匀，从而增强图像的对比度。

以下是一个简单的C语言代码示例，演示了如何实现传统的直方图均衡化算法：

#include <stdio.h>

void histogramEqualization(int image[], int width, int height) {
    int histogram[256] = {0}; // 存储像素值的频数
    int cdf[256] = {0}; // 存储累积分布函数

    // 统计像素值的频数
    for (int i = 0; i < width * height; i++) {
        histogram[image[i]]++;
    }

    // 计算累积分布函数
    cdf = histogram;
    for (int i = 1; i < 256; i++) {
        cdf[i] = cdf[i - 1] + histogram[i];
    }

    // 映射像素值
    int totalPixels = width * height;
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        cdf[i] = (int)(((float)cdf[i] / totalPixels) * 255);
    }

    // 更新图像像素值
    for (int i = 0; i < width * height; i++) {
        image[i] = cdf[image[i]];
    }
}

int main() {
    // 假设有一个灰度图像，存储在一维数组中
    int image[] = { 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 };
    int width = 2;
    int height = 5;

    // 应用直方图均衡化算法
    histogramEqualization(image, width, height);

    // 打印均衡化后的图像像素值
    for (int i = 0; i < width * height; i++) {
        printf("%d ", image[i]);
    }

    return 0;
}

这段代码演示了如何对一个简单的灰度图像进行直方图均衡化。你可以根据自己的需求修改代码以适应不同的图像类型和格式。