设计一个c++程序对一个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:灰度值
时间: 2024-10-20 11:11:55 浏览: 9
设计一个C++程序用于8x8灰度图像的直方图均衡化并输出灰度映射,可以按照以下步骤:
1. 定义数据结构:首先需要一个二维数组来存储原始图像的数据,以及一个大小为64的一维数组(因为8x8图像有64个像素,每个像素8种灰度级别)来存放直方图。
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
std::vector<int> histogram;
```
2. 输入图像:读取8x8图像的灰度数据,将其存入二维数组。
```cpp
void readImage(std::vector<std::vector<int>>& image) {
// 读取图像代码...
}
```
3. 计算直方图:遍历图像,统计每个灰度级别的像素数量。
```cpp
void calculateHistogram(const std::vector<std::vector<int>>& image) {
for (int i = 0; i < 8; ++i) {
for (int j = 0; j < 8; ++j) {
histogram[image[i][j]]++;
}
}
}
```
4. 直方图均衡化:找出最大值和最小值,然后计算新的灰度映射范围。将所有直方图的累积分布函数转换为0到7的范围。
```cpp
void equalizeHistogram() {
int minVal = *std::min_element(histogram.begin(), histogram.end());
int maxVal = *std::max_element(histogram.begin(), histogram.end());
// 简单的线性插值,也可以选择其他算法如累积频率映射
for (int i = 1; i <= 7; ++i) {
histogram[i] = (histogram[i] - minVal) * 8 / (maxVal - minVal);
}
}
```
5. 输出灰度映射:遍历直方图,将灰度映射范围内的值输出。
```cpp
void printGrayScaleMapping() {
for (int i = 0; i <= 7; ++i) {
std::cout << "灰度映射:" << i << ": " << histogram[i] << "\n";
}
}
```
6. 主函数整合上述步骤:
```cpp
int main() {
std::vector<std::vector<int>> image(8, std::vector<int>(8));
readImage(image);
calculateHistogram(image);
equalizeHistogram();
printGrayScaleMapping();
return 0;
}
```
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