VC++实现的数字图像处理：直方图均衡化与算法研究

"直方图均衡化-mil-std-810h, 计算机图像, 西安理工大学, 硕士学位论文, 谭林秋, 李大成" 直方图均衡化是一种重要的数字图像处理技术，主要用于增强图像的对比度和视觉效果。在图像处理中，灰度直方图可以直观地反映图像中各灰度级像素的数量分布。当图像的灰度分布不均匀时，图像可能会显得暗淡或者细节不明显。直方图均衡化就是为了解决这个问题，通过改变图像的灰度分布，使得图像的灰度级更加均匀，从而提高图像的信息熵，也就是增加图像所承载的信息量。 直方图均衡化的原理是基于这样的思想：对于图像中出现频率较高的灰度值（即像素数量较多的灰度级），将其分布拓宽，而对于出现频率较低的灰度值则进行归并。这样做的目的是为了扩大图像中的动态范围，使得原本集中在少数灰度级的像素分散到更多的灰度级上，从而提高图像的整体对比度。 实现直方图均衡化的具体步骤如下： 1. **计算原始图像的灰度直方图**：首先，需要统计图像中每个灰度级出现的次数，将这些统计结果存储在一个256维的向量中，因为图像的灰度范围通常为0到255。 2. **计算灰度分布概率**：根据直方图，可以计算出每个灰度级的概率，即该灰度级像素数量除以总像素数量。 3. **构造累积分布函数（CDF）**：将概率累加起来，形成一个累积分布函数，它表示了小于或等于某一灰度值的所有灰度值的概率总和。 4. **灰度映射**：将CDF映射到新的灰度范围，通常为0到255，这样每个原始灰度值都会被映射到一个新的灰度值，这个映射关系形成了新的灰度直方图。 5. **图像转换**：根据上述映射关系，对图像中的每个像素进行灰度值替换，完成直方图均衡化的过程。 通过直方图均衡化，图像的细节可以得到更好的展现，特别适用于那些低对比度、背景噪声较大的图像。在实际应用中，例如医学影像分析、遥感图像处理等领域，直方图均衡化都是一个常用且有效的预处理步骤。 谭林秋在其基于VC++的数字图像处理系统硕士论文中，不仅实现了上述直方图均衡化过程，还探讨了其他图像处理算法，如图像增强、变换、边缘检测、压缩编码、复原、二值形态学和分割等，以及对插值算法和边缘检测算子的改进，提高了图像处理的性能。该系统提供了一个灵活的平台，允许用户根据需求调整算法和参数，以达到最佳的图像处理效果。