直方图均衡化实现图像增强

昆明理工大学（数字图像处理）实验报告 实验名称: 直方图均衡化实现图像增强

一、实验目的：

掌握直方图均衡化的原理。掌握直方图均衡化实现图像增强的实现方法。

二、实验原理：

直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。

1、求出原图f 的灰度直方图，设为h1。h1为一个256维的向量

2、求出图像f 的总体像素个数 Nf=m*n （m,n 分别为图像的长和宽）， 计算每个灰度级的像素个数在整个图像中所占的百分比。 hs(i)=h(i)/Nf (i=0,1, (255)

3、计算图像各灰度级的累计分布hp 。

4、求出新图像g 的灰度值。

∑==i k k h i hp 0)()(255

,...,2,1=i )(255i hp g ⋅=255

,...,2,1=i

三、实验内容及步骤：

利用直方图均衡化实现图像增强。

1、在资源编辑器中添加一名为“直方图均衡化”的菜单项，给定

一ID号

2、在菜单中选中“直方图均衡化”,右键单击，在弹出菜单中

选择“类向导”并打开。在类名中选择classview单击COMMAND,单击Addfunction建立消息响应函数OnZftjunheng，并加入入下代码：

void CGsmView::OnZftjunheng()

{

// TODO: Add your command handler code here

long w,h;

long i,j;

unsigned char *lp=m_Image;

w=m_DibHead->biWidth;

h=m_DibHead->biHeight;

long h1[256]={0};

for(i=0;i

for(j=0;j

{

h1[*(lp+i*w+j)]++;

}

double hs[256]={0};

for(i=0;i<256;i++)

{

hs[i]=h1[i]*1.0/w/h;

}

double hp[256]={0};

for(i=0;i<256;i++)

for(j=0;j

{

hp[i]=hp[i]+hs[j];

}

for(i=0;i

for(j=0;j

{

*(lp+i*w+j)=hp[*(lp+i*w+j)]*255;

}

Invalidate();

}

3、编译、运行。查看结果。

试说明为什么直方图均衡能实现图像的增强?

直方图均衡化通过对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减,实现图像的增强。

四、实验总结

直方图均衡化可以增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候，通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。