图像直方图均衡实验

1、实验名称实验 2：直方图均衡实验目的掌握对图像直方图进行操作，实现图像的直方图均衡算法。 1、 掌握求灰度图像归一化直方图方法 2、 掌握灰度图像的直方图均衡算法 3、 掌握对彩色图像进行直方图均衡的算法实验内容1、 计算灰度图像的归一化直方图。 具体内容：利用 OpenCV 对图像像素进行操作，计算归一化直方图。并在窗口中以图形的方式显示出来 2、 灰度图像直方图均衡处理 具体内容：通过计算归一化直方图，设计算法实现直方图均衡化处理。 3、 彩色图像直方图均衡处理 具体内容： 在灰度图像直方图均衡处理的基础上实现彩色直方图均衡处理。 实验完成情况（包括完成的实验内容及每个实验的完成程度。注意

2、要贴出每个实验的核心代码）1. 利用 OpenCV 对图像像素进行操作，计算归一化直方图。并在窗口中以图形的方式显示出来：IplImage* BuildHistogram(IplImage *srcCvSize size;size.width = 300;size.height = 300;IplImage* dst = cvCreateImage(size,IPL_DEPTH_8U,1;int count256;/*初始化每个灰度级对应像素个数为0*/for(int i=0;i<256;i+counti=0;/*统计每个灰度级对应像素个数*/for(int i=0; i height;

3、i+ for(int j=0;j width;j+ CvScalar s = cvGet2D(src, i, j;int color = s.val0;countcolor+;/*计算其中最大个数*/int max=0;for(int i=0;i<256;i+if(counti>maxmax = counti;/*初始化直方图背景为白色*/CvScalar white;white.val0=255;for(int i=0;i height;i+ for(int j=0;j width;j+ cvSet2D(dst, i, j, white;/*绘制横竖坐标*/CvScalar bl

4、ack;black.val0 = 0;for(int i=0;i<280;i+cvSet2D(dst, 280, i+10, black;for(int i=0;i<280;i+cvSet2D(dst, i+10, 20, black;/*绘制直方图*/for(int i=0;i<256;i+int high = counti*256/max;int x=20+i;for(int j=0;j int y=280-j;cvSet2D(dst, y, x, black;return dst;实验结果如下图所示：2. 通过计算归一化直方图，设计算法实现直方图均衡化处理。核心代码如下

5、：IplImage* Equalization(IplImage *srcIplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src, IPL_DEPTH_8U, src->nChannels;int count256;float pr256;float dstColor256;/*初始化灰度级对应像素计数为0, 灰度级出现的概率为0，均衡后灰度为0*/for(int i=0;i<256;i+counti=0;pri=0.0f;dstColori=0;/*统计每个灰度级对应像素个数*/for(int i=0; i height;i+ for(int j=

6、0;j width;j+ CvScalar s = cvGet2D(src, i, j;int color = s.val0;countcolor+;/*计算每个灰度级出现概率*/int max = src->height*src->width;for(int i=0;i<256;i+pri=counti*1.0f/max;if(i>0dstColori=dstColori-1+255*pri; else dstColori=255*pri;/*生成均衡后图像*/for(int i=0; i height;i+ for(int j=0;j width;j+ CvScal

7、ar s = cvGet2D(src, i, j;int srcColor = s.val0;CvScalar d;d.val0=(int(dstColorsrcColor;cvSet2D(dst, i, j, d;return dst;实验结果如下图所示：3. 在灰度图像直方图均衡处理的基础上实现彩色直方图均衡处理。核心代码如下：IplImage* ColorEqualization(IplImage *srcIplImage *dst = cvCreateImage(cvGetSize(src, IPL_DEPTH_8U, 3;IplImage *pImageChannel3 = NULL

8、; int i; for (i=0; i<3; i+ pImageChanneli = cvCreateImage(cvGetSize(src, IPL_DEPTH_8U, 1; cvSplit(src, pImageChannel0, pImageChannel1, pImageChannel2, NULL; for (i=0; i nChannels; i+ pImageChanneli = Equalization(pImageChanneli; /*三通道合并*/cvMerge(pImageChannel0, pImageChannel1, pImageChannel2, NULL, dst; return dst;实验结果如下图所示：实验中的问题（包括在实验