VC++实现的数字图像处理:直方图均衡化与算法研究
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更新于2024-08-10
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"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。
2021-10-03 上传
2021-09-30 上传
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