实验2(A) 灰度图像直方图统计与均衡化

for( x = 0; x < n; x++ )
{
T[x] = (uchar) (255 * nn[x] / sum);
// range is [0,255]
}
dst = cvCloneImage( src );
T_mat = cvCreateMatHeader( 1, 256, CV_8UC1 );
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度 级上都具有相同的象素点数的过程。
三、 实验步骤
1. 用 VC++编写（参照附录编程指南）显示直方图的程序 真彩色图像直方图统计的程序可以用以下伪代码表示：
HistogramStat(bCount[], gCount[], rCount[])
解：可以用来对图像进行均衡化处理，提升图像的对比对。
3. 在本次实习的基础上，试编写直方图均衡的程序。
（见代码段）
4. 直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？
解：直方图(Histogram)又称柱状图、质量分布图。是一种统计报告图，由一系列高度不
等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。它反映了图象中具有每种灰度级的象素的个
1. 计算机；
2. VC 程序；
3. 移动式存储器（软盘、U 盘等）。
4. 记录用的笔、纸。
五、 实验报告内容
1. .叙述操作过程
解：1）读入图像，数据初始化；2）统计直方图信息；3）计算并显示图像的灰度直方
图；4）对图像进行归一化处理；5）均衡化操作；6）显示、释放空间。
2.
提交实验的原始图像和直方图图像，以及直方图均衡化之后图像。
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡 化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态， 增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合 的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调 整，获得较好的视觉效果。
(0.2)
3. 直方图归一化。
hist f x, y M N vi ni n
(0.3)
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要
的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
3
六、 思考题
1. 灰度直方图可以反映出一幅图像的哪些特性？
解：1）表征了图像的一维信息。反映图像中像素不同灰度值出现的次数（或频数）。2）
与图像之间的关系是多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不
同图像可能有相同的直方图。
2. 灰度直方图有何用途？编程实现一种灰度直方图应用的程序。
图像 f(x, y)的灰度直方图 hist[0, …, L-1]可用如下步骤计算获得：
① 初始化，hist[k]=0 ; k=0, 1, …, L-1。
② 按像素扫描图像，对灰度级中的每个灰度值，统计图像中具有该灰度值的像素个数。
hist f x, y ; x 0,1, , M 1; y 0,1, , N 1
本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行
联系。
1
直方图是多种空间城处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有 用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压 缩与分割。直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像 处理的一个流行工具。
cvCalcHist( &src, hist, 0, 0 );
cvGetMinMaxHistValue( hist, 0, &max_val, 0, 0 );
// 只找最大值
cvConvertScale( hist->bins, hist->bins, max_val ? 255. / max_val : 0., 0 ); // 缩放 bin 到区
间 [0,255]
cvZero( histimg );
bin_w = histimg->width / n; //则 bin_w 为条的宽度
for( i = 0; i < HDIM; i++ )
{
double val = ( cvGetReal1D(hist->bins,i)*histimg->height/255 );
{
// 赋初值，bCount，gCount，rCount 分别为蓝色、绿色、红色分量统计的结果
bCount[0:255] = 0;
gCount[0:255] = 0;
rCount[0:255] = 0;
// 统计各个灰度级像素的个数
for i = 0:nHeight
// nHeight 为图像高度
for j = 0:nWidth
6
数，图象中每种灰度出现的频率。
5. 直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？
解：直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个
灰度级上都具有相同的象素点数的过程。它主要用来增强图像的对比度。
七、实验代码：#include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <ctype.h> #define HDIM 256 int main( int argc, char** argv ) {
cvNamedWindow( "result", 0 );
// 计算直方图
hist = cvCreateHist( 1, &n, CV_HIST_ARRAY, &hranges, 1 );
histimg = cvCreateImage( cvSize(320,200), 8, 3 );
cvZero( histimg );
// nWidth 为图像宽度
{ blue, green, red;
// 获取第 i 行、第 j 列的蓝色、绿色和红色分量
bCount[blue] ++;
gCount[green] ++;
rCount[red] ++;
}
2
}
}
2. 用 VC++编写直方图均衡化的程序
3. 记录和整理实验报告
四、 实验仪器
CvScalar color = CV_RGB(255,255,0);
cvRectangle(histimg,cvPoint(i*bin_w,histimg->height),cvPoint((i+1)*bin_w,(int)(histimg->h
eight - val)),color, 1, 8, 0 );
cvቤተ መጻሕፍቲ ባይዱetData( T_mat, T, 0 ); // 直接调用内部函数完成
cvLUT( src, dst, T_mat );
5
//显示 cvShowImage( "src", src ); cvShowImage("Histogram",histimg); cvShowImage( "result", dst ); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow("source");//销毁 cvDestroyWindow("result"); cvDestroyWindow("Histogram"); cvReleaseImage( &src );//释放 cvReleaseImage( &dst ); cvReleaseHist ( &hist ); cvReleaseImage(&histimg); return 0; }
实验 2 灰度图像直方图统计与均衡化
一、 实验目的
1. 学习灰度图像直方图的概念、计算方法、性质和相关应用。 2. 利用 VC++编写灰度图像直方图统计程序。 3. 掌握灰度直方图的概念及其计算方法； 4. 熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程； 5. 熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器； 6. 掌握色彩直方图的概念和计算方法 7. 利用 VC++程序进行图像增强。
IplImage *src = 0, *dst = 0; CvHistogram *hist = 0; IplImage *histimg = 0; int n = HDIM; double nn[HDIM]; uchar T[HDIM]; CvMat *T_mat; float hranges_arr[] = {0,255}; float* hranges = hranges_arr; int bin_w; float max_val; int i;
二、 实验原理
灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种 灰度出现的频率。
vi ni n
(0.1)
式中，n 是图像总的像素个数；ni 是图像中具有第 i 个灰度级的像素个数；vi 是第 i 个灰度级 出现的频率。
依据定义，若图像具有 L 级灰度，通常 L=256，即 8 位灰度级，则大小为 MN 的灰度
//灰度级数
4
int x;
int sum = 0;