灰度均衡算法详解：Photoshop独特百分比计算方法

灰度均衡MFCVC++是一种图像处理技术，主要应用于调整图像的灰度分布，使其更加均匀，提高图像的对比度和视觉效果。在本文档中，作者以一幅3*2像素的示例图片（图C）来解释经典的灰度直方图均衡化算法。 算法的核心步骤如下： 1. **直方图分析**：首先，计算图片的直方图，即各灰度级（像素值）出现的频率。例如，图C中，当色阶为100时，对应的百分位是(3+2)/6=5/6，转换为0-1范围内的灰度值约为0.8333，为了得到0-255范围内的灰度值，需要乘以255。 2. **百分位映射**：通过将每个色阶的百分位转换为实际的灰度值，形成一个灰度映射表。在这个例子中，比如原来的50、100和200色阶分别映射到128、212和255。 3. **图像处理**：根据灰度映射表，遍历原始图像的每个像素，查找其对应的灰度值，并用新的灰度值替换原值。例如，将图C中的50灰度替换为128，100灰度替换为212，200灰度替换为255。 4. **函数实现**：文档提到的`InteEqualize()`函数是一个用于执行直方图均衡化的MFC（Microsoft Foundation Classes）或VC++中的函数。它接受源图像的指针、宽度和高度作为输入参数，返回一个BOOL值表示处理是否成功。函数内部使用`lpSrc`临时变量存储源数据，`lTemp`作为循环变量，`bMap`和`lCount`数组分别用于存储灰度映射表和像素计数。 5. **性能优化**：为了提高效率，函数计算了图像每行的字节数`lLineBytes`，并使用`WIDTHBYTES()`宏来确保正确处理不同宽度的图像。循环中对每个灰度值的计数进行初始化和累加，以统计图像中各灰度级别的像素分布。 通过这个过程，灰度均衡MFCVC++算法可以有效地提升图像的质量，使得图像中的灰度级分布更加平滑，从而增强图像的视觉冲击力。在实际应用中，这种技术广泛用于摄影、图像编辑和计算机视觉等领域。