将图像灰度均衡化所用数据结构及存储结构

在灰度图像的直方图均衡化中，常用的数据结构是直方图。直方图是一个离散型函数，用于描述一幅图像中各个灰度级的像素数目，可以用一维数组来存储。

在进行直方图均衡化时，需要先计算出图像的灰度直方图。可以使用一个长度为 256 的一维数组来表示，数组的下标为灰度级，而其值为该灰度级所对应的像素数目。计算出直方图后，可以对其进行归一化处理，即将每个像素数目除以总像素数目，得到每个像素的概率分布。然后通过概率分布函数计算出灰度映射表，将原始图像中的每个像素值替换为其在灰度映射表中对应的值，即实现了直方图均衡化。

灰度图像可以使用二维数组或矩阵来存储，其中每个元素表示一幅图像中的一个像素。在 Python 中，可以使用 NumPy 库来创建并操作二维数组或矩阵。在进行灰度图像的直方图均衡化时，需要对每个像素值进行修改，可以通过遍历二维数组或矩阵中的每个元素来实现。

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用C语言将图像灰度均衡化所用数据结构及存储结构

在图像灰度均衡化的实现过程中，主要用到了两种数据结构：数组和指针。

1. 数组：用于存储图像的直方图，以及映射表。

2. 指针：用于指向图像数据的存储区域，以便对图像进行遍历和处理。

图像数据通常以二维数组的形式进行存储，其中每个元素表示一个像素点的灰度值。例如，对于一幅大小为`width`×`height`的灰度图像，可以使用下面的二维数组来存储图像数据：

unsigned char image[height][width];

在实现图像灰度均衡化时，需要计算图像的直方图，以及构建灰度级别与新灰度值之间的映射表。这些数据可以使用一维数组来存储。例如，对于灰度级别为`i`的像素点，在直方图数组`hist`中的位置为`hist[i]`，在映射表数组`map`中的位置为`map[i]`。

int hist[256] = {0}; // 直方图数组，初始化为0
int map[256]; // 映射表数组

在对图像进行灰度均衡化时，需要使用指针来遍历图像数据，并对每个像素点进行处理。例如，可以使用下面的指针来指向图像数据的存储区域：

unsigned char *p = &image[0][0]; // 指向图像数据的指针

在处理图像数据时，可以通过指针`p`来访问图像中的每个像素点，例如，可以通过`*p`来获取当前像素点的灰度值。

综上所述，图像灰度均衡化所用的数据结构包括二维数组、一维数组和指针，这些数据结构的存储结构根据具体应用场景而定。