如何使用C++实现adapthisteq算法

Adapthisteq算法是一种用于图像增强的算法，其基本思想是根据局部直方图均衡化来增强图像的对比度和亮度。以下是使用C语言实现Adapthisteq算法的步骤：

1. 定义图像数据结构

首先需要定义一个表示图像的数据结构，通常使用二维数组来表示图像像素值。

typedef struct {
int width; // 图像宽度
int height; // 图像高度
unsigned char **data; // 图像像素数据
} Image;

2. 实现局部直方图均衡化

实现局部直方图均衡化需要以下步骤：

- 将图像分成若干个小块，每个小块的大小为N x N。
- 对于每个小块，计算其灰度值直方图，并对直方图进行均衡化。
- 将均衡化后的小块重新合并成一幅图像。

以下是实现局部直方图均衡化的代码：

void localhisteq(Image *img, int N) {
int i, j, k, l;
int w = img->width;
int h = img->height;
int nb = w / N; // 水平方向上小块的数量
int mb = h / N; // 垂直方向上小块的数量
int hist[256];
int cumhist[256];
int cumsum, sum, val;
unsigned char **data = img->data;
unsigned char **tmp = malloc(h * sizeof(unsigned char *));
for (i = 0; i < h; i++) {
tmp[i] = malloc(w * sizeof(unsigned char));
}
for (i = 0; i < mb; i++) {
for (j = 0; j < nb; j++) {
// 计算小块的灰度值直方图
memset(hist, 0, sizeof(hist));
for (k = 0; k < N; k++) {
for (l = 0; l < N; l++) {
hist[data[i * N + k][j * N + l]]++;
}
}
// 计算直方图的累积分布函数
cumsum = 0;
sum = N * N;
for (k = 0; k < 256; k++) {
cumhist[k] = cumsum;
cumsum += hist[k];
hist[k] = cumhist[k] * 255 / sum;
}
// 对小块进行灰度值均衡化
for (k = 0; k < N; k++) {
for (l = 0; l < N; l++) {
val = hist[data[i * N + k][j * N + l]];
tmp[i * N + k][j * N + l] = val;
}
}
}
}
// 将均衡化后的小块重新合并成一幅图像
for (i = 0; i < h; i++) {
for (j = 0; j < w; j++) {
data[i][j] = tmp[i][j];
}
}
for (i = 0; i < h; i++) {
free(tmp[i]);
}
free(tmp);
}

3. 实现Adapthisteq算法

Adapthisteq算法的基本思想是将图像分成若干个小块，对每个小块进行局部直方图均衡化，然后对均衡化后的小块进行插值，得到一幅增强后的图像。以下是实现Adapthisteq算法的代码：

void adapthisteq(Image *img, int N, double clip) {
int i, j, k, l;
int w = img->width;
int h = img->height;
int nb = w / N; // 水平方向上小块的数量
int mb = h / N; // 垂直方向上小块的数量
int hist[256];
int cumhist[256];
int cumsum, sum, val;
double alpha, beta;
unsigned char **data = img->data;
unsigned char **tmp = malloc(h * sizeof(unsigned char *));
for (i = 0; i < h; i++) {
tmp[i] = malloc(w * sizeof(unsigned char));
}
for (i = 0; i < mb; i++) {
for (j = 0; j < nb; j++) {
// 计算小块的灰度值直方图
memset(hist, 0, sizeof(hist));
for (k = 0; k < N; k++) {
for (l = 0; l < N; l++) {
hist[data[i * N + k][j * N + l]]++;
}
}
// 计算直方图的累积分布函数
cumsum = 0;
sum = N * N;
for (k = 0; k < 256; k++) {
cumhist[k] = cumsum;
cumsum += hist[k];
hist[k] = cumhist[k] * 255 / sum;
}
// 对小块进行灰度值均衡化
for (k = 0; k < N; k++) {
for (l = 0; l < N; l++) {
val = hist[data[i * N + k][j * N + l]];
tmp[i * N + k][j * N + l] = val;
}
}
}
}
// 对均衡化后的小块进行插值得到增强后的图像
for (i = 0; i < h; i++) {
for (j = 0; j < w; j++) {
alpha = (double)j / N - j / N;
beta = (double)i / N - i / N;
if (j / N == nb - 1) {
alpha = 1;
}
if (i / N == mb - 1) {
beta = 1;
}
val = (1 - alpha) * (1 - beta) * tmp[i / N][j / N]
+ alpha * (1 - beta) * tmp[i / N][j / N + 1]
+ (1 - alpha) * beta * tmp[i / N + 1][j / N]
+ alpha * beta * tmp[i / N + 1][j / N + 1];
val = (int)(clip * val + (1 - clip) * data[i][j]);
data[i][j] = (val > 255) ? 255 : (unsigned char)val;
}
}
for (i = 0; i < h; i++) {
free(tmp[i]);
}
free(tmp);
}

使用Adapthisteq算法增强图像的步骤如下：

- 读入原始图像。
- 对原始图像进行局部直方图均衡化。
- 对均衡化后的图像进行Adapthisteq增强。
- 将增强后的图像保存。

以下是使用Adapthisteq算法增强图像的代码：

int main() {
Image *img = read_image("lena.bmp");
localhisteq(img, 16);
adapthisteq(img, 16, 0.01);
write_image(img, "lena_adapthisteq.bmp");
free_image(img);
return 0;
}

其中，read_image和write_image函数分别用于读入和保存图像，可以使用开源的图像处理库，如OpenCV或ImageMagick实现。