"直方图均衡化是一种数字图像处理技术,通过改变图像的灰度级分布,扩大图像的动态范围,提升图像的对比度。在C语言中,可以通过读取位图文件的头信息,计算图像的直方图,然后进行灰度累计分布计算,最后重新映射像素值来实现直方图均衡化。实验环境中,可以在Windows平台使用VC或MINGW编译器进行代码编译。实验设计要求理解数据结构,定义结构指针,以及编写相应的算法实现直方图均衡化的步骤。"
直方图均衡化是数字图像处理中的一个关键概念,它主要用于改善图像的视觉效果,尤其是当原始图像的灰度分布不均匀时。在图像中,直方图可以表示不同灰度级别的像素数量,而均衡化就是通过改变像素的灰度值,使图像的直方图变得更加均匀,从而提高整体的对比度。
在C语言实现直方图均衡化的过程中,首先需要读取位图文件的头部信息,这通常包括图像的宽度、高度、位深度等。`bmphdr`结构体用于存储这些信息。接下来,定义了`bitmap`指针用来存储图像的实际数据,以及`new_color`数组用于存放处理后的新灰度值。`count`数组用于计算每个灰度级别的像素数量,`acum`数组则记录累计频率,即每个灰度级别及其之前所有级别像素的总数。
在`main()`函数中,通过`for`循环遍历图像的每个像素,计算直方图。接着,根据直方图计算累计分布,这一步是通过累加每个灰度级别的像素数到`acum`数组中完成的。然后,通过将原始灰度值映射到新的累计分布上,得到新的灰度值,这一步称为反变换。最后,将新的灰度值写回图像,生成直方图均衡化后的位图文件。
代码中,`fp`和`fpnew`分别用于读取原始图像文件和写入处理后的图像文件。在处理过程中,需要确保正确地打开和关闭文件,并进行错误检查。在注释中提到的部分,需要填写读取和写入文件的具体代码,以及可能的用户输入处理。
这个实验旨在让学生熟悉图像处理的基本操作,了解如何使用C语言实现图像的读取、处理和保存,同时理解直方图均衡化的过程和算法。通过这个实验,学生不仅可以掌握C语言编程技巧,还能深入理解数字图像处理的基本原理。