C语言与MATLAB实现直方图均衡化代码解析

"C语言与MATLAB语言实现直方图均衡化的程序代码示例" 直方图均衡化是一种图像处理技术，常用于增强图像的对比度，尤其在图像的全局对比度较低时效果显著。该技术基于图像的灰度直方图，通过重新映射灰度级分布来达到提升对比度的目的。下面我们将详细讲解直方图均衡化及其在C语言和MATLAB中的实现。 一、直方图均衡化原理 直方图均衡化是通过计算累积分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）来实现的。对于一个灰度图像，其直方图表示每个灰度级出现的频次。CDF是直方图的累计值，反映了灰度级的累积概率。在均衡化过程中，原始图像的灰度级被映射到新的灰度级，使得新图像的直方图更加均匀，从而提高整体对比度。 二、C语言实现直方图均衡化 在C语言中，直方图均衡化通常涉及以下几个步骤： 1. 初始化：定义灰度级数组（如`rhist[256]`, `ghist[256]`, `bhist[256]`）用于存储红、绿、蓝通道的直方图。 2. 计算直方图：遍历图像像素，统计每个灰度级的像素数量。 3. 计算累积分布函数：根据直方图计算累计值。 4. 映射新灰度级：使用公式`new_grey = floor((cdf_value - min_cdf) * (max_new_grey - min_new_grey) / (max_cdf - min_cdf) + min_new_grey)`将原始灰度级映射到新的范围。 5. 更新图像：遍历图像，用新灰度级替换原灰度级。 6. 显示直方图：可使用`DrawAxs()`函数绘制直方图。 三、MATLAB语言实现直方图均衡化 在MATLAB中，直方图均衡化可以通过内置函数`imhisteq`实现，步骤如下： 1. 读取图像：`img = imread('image.jpg')`。 2. 分离通道（如果为彩色图像）：`r = img(:,:,1); g = img(:,:,2); b = img(:,:,3);`。 3. 对每个通道进行直方图均衡化：`r_eq = imhisteq(r); g_eq = imhisteq(g); b_eq = imhisteq(b);`。 4. 合并通道：`eq_img = cat(3, r_eq, g_eq, b_eq);`。 5. 显示结果：`imshow(eq_img);` 6. 显示直方图：`histeq`函数会自动绘制处理前后的直方图。 四、代码中涉及的类和函数 在提供的代码片段中，`CHistDlg`是一个MFC（Microsoft Foundation Classes）对话框类，用于显示直方图。类中的`DoDataExchange`方法用于数据交换，`OnXXXBut`方法处理按钮事件，`OnInitDialog`处理对话框初始化，`OnPaint`则用于在对话框上绘制直方图。`DrawAxs()`函数用于绘制坐标轴。 无论是C语言还是MATLAB，直方图均衡化都是通过分析和处理图像的灰度直方图来改善图像的视觉效果。C语言实现需要手动计算和映射，而MATLAB则提供了方便的内置函数。通过理解这些基本概念和代码实现，可以更好地理解和应用直方图均衡化技术。