深入探究图像增强(C语言实现)

2024-04-20 04:36

本文主要是介绍深入探究图像增强(C语言实现),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

我们将从基础出发使用C语言进行图像处理与分析,重点讨论图像增强和平滑技术。图像增强技术旨在通过增加对比度、亮度和整体清晰度来改善图像的视觉质量。另一方面,图像平滑方法则用于减少噪声并减少图像中的突变,使图像更加均匀和视觉上吸引人。

使用C语言作为实现方式是因为只有当你手敲一遍这些代码,你才会对这些方法有更加深刻的理解


我们在前两次的笔记中已经实现了图像处理的基本操作

分别是

  • 图像每一个像素灰度值的读入
  • 图像灰度值直方图的显示

今天的目标实际上也很小,我们的目标就是实现图像增强

书上一共讲了两种办法,分别是

  1. 灰度线性拉伸算法
  2. 直方图均衡化

我们一个一个来尝试

灰度线性拉伸算法

我们先来看代码

void LinearStretchDemo(BYTE* pGryImg, int width, int height, double k, double b)
{BYTE* pCur, * pEnd;for(pCur = pGryImg,pEnd = pGryImg + width + height;pCur < pEnd;)//这个地方书上是这么写的,我在下面还是写成了标准写法{*(pCur++) = LUT[ * pCur];}return;
}

总体上来看还是比较简单,我们来试着写成C语言版本

void LinearStretchDemo(uint8_t* pGryImg, int width, int height, double k, double b) 
{uint8_t* pCur, * pEnd;for (pCur = pGryImg, pEnd = pGryImg + width * height; pCur < pEnd; pCur++) {*pCur = LUT[*pCur];}
}

这个代码前面讲过好多了,这里就不再多讲了,有兴趣可以去看看C语言图像的读入那一篇笔记

但是这里面LUT是什么意思呢?

LUT 是 Look-Up Table 的缩写,中文意思是查找表或者映射表。在图像处理中,LUT 是一种非常常见的技机,用于对图像进行颜色或灰度值的映射和调整。

具体来说,LUT 是一个数组或者表格,其中存储了输入值到输出值的对应关系。在图像处理中,通常用 LUT 来实现颜色校正、对比度调整、灰度拉伸等操作。例如,在灰度拉伸中,LUT 存储了原始灰度值到拉伸后的灰度值之间的映射关系。

使用 LUT 的好处在于,它可以提高图像处理的效率,并且允许我们通过简单的表格查询来实现复杂的颜色或灰度值调整。同时,LUT 也可以在不同的图像处理算法中重复使用,提高了算法的复用性和可维护性。

总而言之,LUT 是图像处理中非常有用的工具,它通过预先计算和存储输入值到输出值的映射关系,帮助我们快速、高效地对图像进行颜色和灰度值的调整。

这里如果每个灰度值都有一个映射值,那么就不用进行重复大量的计算了,只需要计算255次即可

这么说不是很好理解,我们直接来看书上下一个算法

这里我直接写成C语言版本

void LinearStretchDemo(uint8_t* pGryImg, int width, int height, double k, double b)
{uint8_t* pCur, * pEnd;int LUT[256];    //因为只有[0,255]共256个灰度值//step1. 生成查找表for (int g = 0; g < 256; g++){LUT[g] = max(0, min(255, k * g + b));}//step2. 进行变换for (pCur = pGryImg, pEnd = pGryImg + width * height; pCur < pEnd; pCur++){*pCur = LUT[*pCur];}//step3. 结束return;
}

这段代码是一个实现灰度图像线性拉伸处理的函数 LinearStretchDemo。让我来逐步解释这段代码的具体实现:

  1. uint8_t* pCur, * pEnd;:定义了两个指针变量,pCur 用于指向当前处理的像素值,pEnd 指向图像数据的末尾。
  2. int LUT[256];:定义了一个大小为 256 的整型数组,用于存储灰度值的映射关系。
  3. 生成查找表部分:
    • for (int g = 0; g < 256; g++):遍历所有可能的灰度值(0 到 255)。
    • LUT[g] = max(0, min(255, k * g + b));:对于每个灰度值,根据线性拉伸的公式 k * g + b 计算新的灰度值,并确保其范围在 0 到 255 之间,以防止越界。
  4. 进行变换部分:
    • for (pCur = pGryImg, pEnd = pGryImg + width * height; pCur < pEnd; pCur++):遍历图像数据中的每个像素。
    • *pCur = LUT[*pCur];:使用查找表 LUT 将当前像素的灰度值映射为线性拉伸后的新灰度值。
  5. 返回处理结果并结束函数。
我们来试一下

首先来讲一下传参

image-20240419193010726

  1. pGryImg:这是一个指向灰度图像数据的指针。灰度图像是一个二维数组,存储了图像中每个像素的灰度值。通过这个指针,函数能够访问图像的像素数据。
  2. width:这是图像的宽度,表示图像中每行像素的数量。它告诉函数每行有多少像素数据。
  3. height:这是图像的高度,表示图像中有多少行像素。它告诉函数图像有多少行数据。
  4. k:这是一个 double 类型的参数,代表线性拉伸的斜率。它控制着拉伸的速率或程度。当 ( k ) 大于 1 时,图像的对比度增加;当 ( k ) 小于 1 时,对比度降低。
  5. b:这也是一个 double 类型的参数,代表线性拉伸的偏移。它控制着拉伸后灰度值的起始位置。当 ( b ) 大于 0 时,图像的整体亮度增加;当 ( b ) 小于 0 时,整体亮度减小。

看效果

image-20240419194326354

简单的处理以后效果其实还是不错的

我们用这两个函数看一下数值

这两个函数的讲解在这篇文章

图像处理与图像分析—图像统计特性的计算(纯C语言实现灰度值显示)-CSDN博客

//统计图像灰度值
//pImg:灰度图像数据的指针。
//width:图像的宽度。
//height:图像的高度。
//* histogram:数组首元素地址,需要一个能储存256个变量的整型数组
void GetHistogram(uint8_t* pImg, int width, int height, int* histogram)
{uint8_t* pCur;uint8_t* pEnd = pImg + width * height;// 初始化直方图数组memset(histogram, 0, sizeof(int) * 256);// 直方图统计for (pCur = pImg; pCur < pEnd;){histogram[*pCur]++;pCur++;}// 函数结束return;
}//亮度和对比度
//储存histogram灰度直方图的指针
//接收亮度的变量地址
//接收对比度的变量地址
void GetBrightContrast(int* histogram, double* bright, double* contrast)
{int g;double sum, num; //书上说图像很亮时,int有可能会溢出,所以我这里直接用doubledouble fsum;//step.1 求亮度for (sum = num = 0, g = 0; g < 256; g++){sum += histogram[g] * g;num += histogram[g];}*bright = sum * 1.0 / num;//step.2 求对比度for (fsum = 0.0, g = 0; g < 256; g++){fsum += histogram[g] * (g - *bright) * (g - *bright);}*contrast = sqrt(fsum / (num - 1)); //即Std Dev//step.3 结束return;
}

image-20240419202007702

直方图的均衡化与规定化

image-20240419202356451

其实很好理解,就是把集中在某一区域的灰度值均匀的平铺在整体区域

我们还是先来看书上的代码

void RmwHistogramEqualizeDemo(BYTE *pGryImg, int width, int height)
{// 定义变量BYTE *pCur, *pEnd = pGryImg + width * height; // 指针变量,指向当前像素和图像末尾int histogram[256], A[256], LUT[256], g; // 直方图数组、累积直方图数组、查找表和灰度级// step.1-------------求直方图--------------------------//memset(histogram, 0, sizeof(int) * 256); // 初始化直方图数组为0for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;)histogram[*(pCur++)]++; // 统计每个灰度级出现的频率// step.2-------------求A[g],N-------------------------//for (g = 1, A[0] = histogram[0]; g < 256; g++){A[g] = A[g - 1] + histogram[g]; // 计算累积直方图数组}// step.3-------------求LUT[g]-------------------------//for (g = 0; g < 256; g++)LUT[g] = 255 * A[g] / (width * height); // 计算直方图均衡化后的灰度级// step.4-------------查表------------------------------//for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;)*(pCur++) = LUT[*pCur]; // 使用查找表对每个像素进行映射// step.5-------------结束------------------------------//return;
}

是不是还能继续优化

void RmwHistogramEqualize(BYTE *pGryImg, int width, int height)
{BYTE *pCur, *pEnd = pGryImg + width * height; // 指针变量,指向当前像素和图像末尾int histogram[256], LUT[256], A, g; // 直方图数组、查找表数组、累积直方图、灰度级// step.1-------------求直方图--------------------------//memset(histogram, 0, sizeof(int) * 256); // 初始化直方图数组为0for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;) histogram[*(pCur++)]++; // 统计每个灰度级出现的频率// step.2-------------求LUT[g]-------------------------//A = histogram[0]; // 初始化累积直方图的值为第一个灰度级的频率LUT[0] = 255 * A / (width * height); // 计算第一个灰度级对应的均衡化后的灰度值for (g = 1; g < 256; g++){A += histogram[g]; // 更新累积直方图的值LUT[g] = 255 * A / (width * height); // 计算当前灰度级对应的均衡化后的灰度值}// step.3-------------查表------------------------------//for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;) *(pCur++) = LUT[*pCur]; // 使用查找表对每个像素进行灰度映射// step.4-------------结束------------------------------//return;
}

接下来改为C语言版

void RmwHistogramEqualize(uint8_t *pGryImg, int width, int height) 
{uint8_t *pCur, *pEnd = pGryImg + width * height; // 指针变量,指向当前像素和图像末尾int histogram[256], LUT[256], A, g; // 直方图数组、查找表数组、累积直方图、灰度级// step.1-------------求直方图--------------------------//memset(histogram, 0, sizeof(int) * 256); // 初始化直方图数组为0for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;)  histogram[*(pCur++)]++; // 统计每个灰度级出现的频率// step.2-------------求LUT[g]-------------------------//A = histogram[0]; // 初始化累积直方图的值为第一个灰度级的频率LUT[0] = 255 * A / (width * height); // 计算第一个灰度级对应的均衡化后的灰度值for (g = 1; g < 256; g++)  {A += histogram[g]; // 更新累积直方图的值LUT[g] = 255 * A / (width * height); // 计算当前灰度级对应的均衡化后的灰度值}// step.3-------------查表------------------------------//for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;)  *(pCur++) = LUT[*pCur]; // 使用查找表对每个像素进行灰度映射// step.4-------------结束------------------------------//return;
}

我们来看看实现效果怎么样

image-20240419215512601

image-20240419222847826

可以看到效果还是很不错的

对数变换

人眼对于亮度变化的反应是随着光的增加而减弱,实验证明人眼的这种性质更近似于对数函数

对数变换是一种常见的图像处理技术,通常用于增强图像的对比度或调整图像的亮度。它的原理是通过对图像的像素值取对数来调整像素值的分布,从而改变图像的外观。

在对数变换中,常用的是自然对数函数(以e为底的对数函数),其公式为:

image-20240419221718879

其中:

  • ( s ) 是输出图像的像素值;
  • ( r ) 是输入图像的像素值;
  • ( c ) 是一个常数,用于调节对比度;
  • ( \log ) 是自然对数函数。

对数变换的特点包括:

  1. 对数压缩特性:对于输入像素值较小的区域,对数变换会对其进行较大程度的拉伸,从而增强了图像的对比度。这对于那些像素值分布在较低灰度级区域的图像非常有用,可以使得细节更加清晰可见。
  2. 对数拉伸特性:对于输入像素值较大的区域,对数变换会对其进行较小程度的拉伸,这有助于将高灰度级的区域拉伸到更广泛的灰度范围内,从而增强了图像的亮度表现。

对数变换的应用包括但不限于:

  • 图像增强:通过调整对数变换中的参数,可以增强图像的对比度,使得图像细节更加清晰。
  • 图像压缩:对数变换也可以用于压缩图像的动态范围,将大范围的灰度级映射到一个较小的范围内,从而方便存储和传输。

看代码

void RmwLogTransform(BYTE *pGryImg, int width, int height)
{BYTE *pCur, *pEnd = pGryImg + width * height; // 指向灰度图像数据的当前指针和结束指针int histogram[256], LUT[256], gmax, g; // 声明直方图数组、查找表数组、最大灰度值、当前灰度值double c; // 声明常数c// step.1-------------求直方图--------------------------//memset(histogram, 0, sizeof(int) * 256); // 初始化直方图数组为0for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;) histogram[*(pCur++)]++; // 遍历图像数据,统计每个灰度级的像素数量// step.2-------------最大值---------------------------//for (gmax = 255; gmax >= 0; gmax++) if (histogram[gmax]) break; // 从最大灰度级开始向低灰度级搜索,找到第一个非零灰度级,即最大灰度值// step.3-------------求LUT[g]-------------------------//c = 255.0 / log(1 + gmax); // 计算常数cfor (g = 0; g < 256; g++) {LUT[g] = (int)(c * log(1 + g)); // 根据对数变换公式计算查找表中每个灰度级的映射值}// step.4-------------查表------------------------------//for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;) *(pCur++) = LUT[*pCur]; // 使用查找表将图像数据进行对数变换// step.5-------------结束------------------------------//return; // 函数结束
}

改为C语言实现

void RmwLogTransform(uint8_t *pGryImg, int width, int height)
{uint8_t *pCur, *pEnd = pGryImg + width * height; // 指向灰度图像数据的当前指针和结束指针int histogram[256], LUT[256], gmax, g; // 声明直方图数组、查找表数组、最大灰度值、当前灰度值double c; // 声明常数c// step.1-------------求直方图--------------------------//memset(histogram, 0, sizeof(int) * 256); // 初始化直方图数组为0for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;) histogram[*(pCur++)]++; // 遍历图像数据,统计每个灰度级的像素数量// step.2-------------最大值---------------------------//for (gmax = 255; gmax >= 0; gmax++) if (histogram[gmax]) break; // 从最大灰度级开始向低灰度级搜索,找到第一个非零灰度级,即最大灰度值// step.3-------------求LUT[g]-------------------------//c = 255.0 / log(1 + gmax); // 计算常数cfor (g = 0; g < 256; g++) {LUT[g] = (int)(c * log(1 + g)); // 根据对数变换公式计算查找表中每个灰度级的映射值}// step.4-------------查表------------------------------//for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;) *(pCur++) = LUT[*pCur]; // 使用查找表将图像数据进行对数变换// step.5-------------结束------------------------------//return; // 函数结束
}

image-20240419222755214

增强方法更应该根据我们的需求来选择


源码

IDP.h

#pragma once#include <stdio.h>
#include <stdint.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>uint8_t* readGrayScaleBMP(const char* filename, int* width, int* height);//读取8位灰度图片
void saveGrayScaleBMP(const char* filename, const uint8_t* imageData, int width, int height);// 将8位灰度图像数据保存为BMP文件
uint8_t* readColorBMP(const char* filename, int* width, int* height);//读取24位彩色图像的BMP文件
void saveColorBMP(const char* filename, const uint8_t* imageData, int width, int height);//将24位彩色图像数据保存为BMP文件
void LinearStretchDemo(uint8_t* pGryImg, int width, int height, double k, double b);//灰度线性拉伸
void GetHistogram(uint8_t* pImg, int width, int height, int* histogram);//统计图像灰度值
void GetBrightContrast(int* histogram, double* bright, double* contrast);//亮度和对比度
void RmwHistogramEqualize(uint8_t* pGryImg, int width, int height);//直方图均衡化
void RmwLogTransform(uint8_t* pGryImg, int width, int height);//对数变换

IDP.C

#include "IDP.h"//读取8位灰度图片
//filename:字符数组的指针,用于指定要保存的图像文件的名称或路径。
//imageData:无符号 8 位整型数据的指针,代表要保存的图像数据。
//width:图像的宽度。
//height:图像的高度。
uint8_t* readGrayScaleBMP(const char* filename, int* width, int* height) 
{FILE* file = fopen(filename, "rb");if (!file) {fprintf(stderr, "Error opening file %s\n", filename);return NULL;}// 读取BMP文件头部信息uint8_t bmpHeader[54];fread(bmpHeader, 1, 54, file);// 从文件头部提取图像宽度和高度信息*width = *(int*)&bmpHeader[18];*height = *(int*)&bmpHeader[22];// 分配存储图像数据的内存uint8_t* imageData = (uint8_t*)malloc(*width * *height);if (!imageData) {fprintf(stderr, "内存分配失败\n");fclose(file);return NULL;}// 计算调色板的大小int paletteSize = *(int*)&bmpHeader[46];if (paletteSize == 0)paletteSize = 256;// 读取调色板数据uint8_t palette[1024];fread(palette, 1, paletteSize * 4, file);// 读取图像数据fseek(file, *(int*)&bmpHeader[10], SEEK_SET);fread(imageData, 1, *width * *height, file);fclose(file);return imageData;
}// 将8位灰度图像数据保存为BMP文件
//filename:字符数组的指针,用于指定要保存的图像文件的名称或路径。
//imageData:无符号 8 位整型数据的指针,代表要保存的图像数据。
//width:图像的宽度。
//height:图像的高度。
void saveGrayScaleBMP(const char* filename, const uint8_t* imageData, int width, int height) 
{FILE* file = fopen(filename, "wb");if (!file) {fprintf(stderr, "Error creating file %s\n", filename);return;}// BMP文件头部信息uint8_t bmpHeader[54] = {0x42, 0x4D,             // 文件类型标识 "BM"0x36, 0x00, 0x0C, 0x00, // 文件大小(以字节为单位,此处假设图像数据大小不超过4GB)0x00, 0x00,             // 保留字段0x00, 0x00,             // 保留字段0x36, 0x00, 0x00, 0x00, // 位图数据偏移(以字节为单位)0x28, 0x00, 0x00, 0x00, // 位图信息头大小(40字节)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 图像宽度0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 图像高度0x01, 0x00,             // 目标设备的级别(此处为1,不压缩)0x08, 0x00,             // 每个像素的位数(8位)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 压缩类型(此处为不压缩)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 图像数据大小(以字节为单位,此处为0,表示不压缩)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 水平分辨率(像素/米,此处为0,表示未知)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 垂直分辨率(像素/米,此处为0,表示未知)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 使用的颜色索引数(0表示使用所有调色板项)0x00, 0x00, 0x00, 0x00  // 重要的颜色索引数(0表示所有颜色都重要)};// 更新BMP文件头部信息中的宽度和高度*(int*)&bmpHeader[18] = width;*(int*)&bmpHeader[22] = height;// 写入BMP文件头部信息fwrite(bmpHeader, 1, 54, file);// 写入调色板数据for (int i = 0; i < 256; i++) {fputc(i, file);  // 蓝色分量fputc(i, file);  // 绿色分量fputc(i, file);  // 红色分量fputc(0, file);  // 保留字节}// 写入图像数据fwrite(imageData, 1, width * height, file);fclose(file);
}// 读取24位彩色图像的BMP文件
//filename:字符数组的指针,用于指定要读取的 BMP 格式图像文件的名称或路径。
//width:整型变量的指针,用于存储读取的图像的宽度。
//height:整型变量的指针,用于存储读取的图像的高度。
uint8_t* readColorBMP(const char* filename, int* width, int* height) 
{FILE* file = fopen(filename, "rb");if (!file) {fprintf(stderr, "Error opening file %s\n", filename);return NULL;}// 读取BMP文件头部信息uint8_t bmpHeader[54];fread(bmpHeader, 1, 54, file);// 从文件头部提取图像宽度和高度信息*width = *(int*)&bmpHeader[18];*height = *(int*)&bmpHeader[22];// 分配存储图像数据的内存uint8_t* imageData = (uint8_t*)malloc(*width * *height * 3);if (!imageData) {fprintf(stderr, "Memory allocation failed\n");fclose(file);return NULL;}// 读取图像数据fseek(file, *(int*)&bmpHeader[10], SEEK_SET);fread(imageData, 1, *width * *height * 3, file);fclose(file);return imageData;
}//将24位彩色图像数据保存为BMP文件
//filename:字符数组的指针,用于指定要保存的图像文件的名称或路径。
//imageData:无符号 8 位整型数据的指针,代表要保存的图像数据。
//width:图像的宽度。
//height:图像的高度。
void saveColorBMP(const char* filename, const uint8_t* imageData, int width, int height) 
{FILE* file = fopen(filename, "wb");if (!file) {fprintf(stderr, "Error creating file %s\n", filename);return;}// BMP文件头部信息uint8_t bmpHeader[54] = {0x42, 0x4D,             // 文件类型标识 "BM"0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 文件大小(占位,稍后计算)0x00, 0x00,             // 保留字段0x00, 0x00,             // 保留字段0x36, 0x00, 0x00, 0x00, // 位图数据偏移(以字节为单位)0x28, 0x00, 0x00, 0x00, // 位图信息头大小(40字节)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 图像宽度0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 图像高度0x01, 0x00,             // 目标设备的级别(此处为1,不压缩)0x18, 0x00,             // 每个像素的位数(24位)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 压缩类型(此处为不压缩)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 图像数据大小(占位,稍后计算)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 水平分辨率(像素/米,此处为0,表示未知)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 垂直分辨率(像素/米,此处为0,表示未知)0x00, 0x00, 0x00, 0x00, // 使用的颜色索引数(0表示使用所有调色板项)0x00, 0x00, 0x00, 0x00  // 重要的颜色索引数(0表示所有颜色都重要)};// 更新BMP文件头部信息中的宽度和高度*(int*)&bmpHeader[18] = width;*(int*)&bmpHeader[22] = height;// 计算图像数据大小uint32_t imageDataSize = width * height * 3 + 54; // 加上文件头部大小bmpHeader[2] = (uint8_t)(imageDataSize & 0xFF);bmpHeader[3] = (uint8_t)((imageDataSize >> 8) & 0xFF);bmpHeader[4] = (uint8_t)((imageDataSize >> 16) & 0xFF);bmpHeader[5] = (uint8_t)((imageDataSize >> 24) & 0xFF);// 写入BMP文件头部信息fwrite(bmpHeader, 1, 54, file);// 写入图像数据fwrite(imageData, width * height * 3, 1, file);fclose(file);
}//灰度线性拉伸
//pGryImg:灰度图像数据的指针。
//width:图像的宽度。
//height:图像的高度。
//k:线性拉伸的斜率。它控制着拉伸的速率或程度。当(k) 大于 1 时,图像的对比度增加;当(k) 小于 1 时,对比度降低。
//b:线性拉伸的偏移。它控制着拉伸后灰度值的起始位置。当(b) 大于 0 时,图像的整体亮度增加;当(b) 小于 0 时,整体亮度减小。
void LinearStretchDemo(uint8_t* pGryImg, int width, int height, double k, double b)
{uint8_t* pCur, * pEnd;int LUT[256];    //因为只有[0,255]共256个灰度值//step1. 生成查找表for (int g = 0; g < 256; g++){LUT[g] = max(0, min(255, k * g + b));}//step2. 进行变换for (pCur = pGryImg, pEnd = pGryImg + width * height; pCur < pEnd; pCur++){*pCur = LUT[*pCur];}//step3. 结束return;
}//统计图像灰度值
//pImg:灰度图像数据的指针。
//width:图像的宽度。
//height:图像的高度。
//* histogram:数组首元素地址,需要一个能储存256个变量的整型数组
void GetHistogram(uint8_t* pImg, int width, int height, int* histogram)
{uint8_t* pCur;uint8_t* pEnd = pImg + width * height;// 初始化直方图数组memset(histogram, 0, sizeof(int) * 256);// 直方图统计for (pCur = pImg; pCur < pEnd;){histogram[*pCur]++;pCur++;}// 函数结束return;
}//亮度和对比度
//储存histogram灰度直方图的指针
//接收亮度的变量地址
//接收对比度的变量地址
void GetBrightContrast(int* histogram, double* bright, double* contrast)
{int g;double sum, num; //书上说图像很亮时,int有可能会溢出,所以我这里直接用doubledouble fsum;//step.1 求亮度for (sum = num = 0, g = 0; g < 256; g++){sum += histogram[g] * g;num += histogram[g];}*bright = sum * 1.0 / num;//step.2 求对比度for (fsum = 0.0, g = 0; g < 256; g++){fsum += histogram[g] * (g - *bright) * (g - *bright);}*contrast = sqrt(fsum / (num - 1)); //即Std Dev//step.3 结束return;
}//pGryImg:灰度图像数据的指针。
//width:图像的宽度。
//height:图像的高度。
void RmwHistogramEqualize(uint8_t* pGryImg, int width, int height)
{uint8_t* pCur, * pEnd = pGryImg + width * height; // 指针变量,指向当前像素和图像末尾int histogram[256], LUT[256], A, g; // 直方图数组、查找表数组、累积直方图、灰度级// step.1-------------求直方图--------------------------//memset(histogram, 0, sizeof(int) * 256); // 初始化直方图数组为0for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;)histogram[*(pCur++)]++; // 统计每个灰度级出现的频率// step.2-------------求LUT[g]-------------------------//A = histogram[0]; // 初始化累积直方图的值为第一个灰度级的频率LUT[0] = 255 * A / (width * height); // 计算第一个灰度级对应的均衡化后的灰度值for (g = 1; g < 256; g++) {A += histogram[g]; // 更新累积直方图的值LUT[g] = 255 * A / (width * height); // 计算当前灰度级对应的均衡化后的灰度值}// step.3-------------查表------------------------------//for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;)*(pCur++) = LUT[*pCur]; // 使用查找表对每个像素进行灰度映射// step.4-------------结束------------------------------//return;
}//对数变换
//pGryImg:灰度图像数据的指针。
//width:图像的宽度。
//height:图像的高度。
void RmwLogTransform(uint8_t* pGryImg, int width, int height)
{uint8_t* pCur, * pEnd = pGryImg + width * height; // 指向灰度图像数据的当前指针和结束指针int histogram[256], LUT[256], gmax, g; // 声明直方图数组、查找表数组、最大灰度值、当前灰度值double c; // 声明常数c// step.1-------------求直方图--------------------------//memset(histogram, 0, sizeof(int) * 256); // 初始化直方图数组为0for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;)histogram[*(pCur++)]++; // 遍历图像数据,统计每个灰度级的像素数量// step.2-------------最大值---------------------------//for (gmax = 255; gmax >= 0; gmax++)if (histogram[gmax]) break; // 从最大灰度级开始向低灰度级搜索,找到第一个非零灰度级,即最大灰度值// step.3-------------求LUT[g]-------------------------//c = 255.0 / log(1 + gmax); // 计算常数cfor (g = 0; g < 256; g++){LUT[g] = (int)(c * log(1 + g)); // 根据对数变换公式计算查找表中每个灰度级的映射值}// step.4-------------查表------------------------------//for (pCur = pGryImg; pCur < pEnd;)*(pCur++) = LUT[*pCur]; // 使用查找表将图像数据进行对数变换// step.5-------------结束------------------------------//return; // 函数结束
}

次回预告

图像的质量是什么,如何提高图像的质量,中值滤波,均值滤波,最小值滤波,最大值滤波,高斯滤波,二值图像滤波,数学形态滤波,条件滤波又都代表着什么?

关于噪声的处理方法,下一篇博文将会讲解图像平滑

感谢您的阅读~

这篇关于深入探究图像增强(C语言实现)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/919299

相关文章

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

hdu1043(八数码问题,广搜 + hash(实现状态压缩) )

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数,然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

让树莓派智能语音助手实现定时提醒功能

最初的时候是想直接在rasa 的chatbot上实现,因为rasa本身是带有remindschedule模块的。不过经过一番折腾后,忽然发现,chatbot上实现的定时,语音助手不一定会有响应。因为,我目前语音助手的代码设置了长时间无应答会结束对话,这样一来,chatbot定时提醒的触发就不会被语音助手获悉。那怎么让语音助手也具有定时提醒功能呢? 我最后选择的方法是用threading.Time

Android实现任意版本设置默认的锁屏壁纸和桌面壁纸(两张壁纸可不一致)

客户有些需求需要设置默认壁纸和锁屏壁纸  在默认情况下 这两个壁纸是相同的  如果需要默认的锁屏壁纸和桌面壁纸不一样 需要额外修改 Android13实现 替换默认桌面壁纸: 将图片文件替换frameworks/base/core/res/res/drawable-nodpi/default_wallpaper.*  (注意不能是bmp格式) 替换默认锁屏壁纸: 将图片资源放入vendo

C#实战|大乐透选号器[6]:实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽,你好啊,我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记,这是第6篇; 接下来实现实时显示当前选中红球数量,蓝球数量; 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时,在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量; 02 标签名称 分别设置Label标签名称为:lblRedCount、lblBlueCount

Android平台播放RTSP流的几种方案探究(VLC VS ExoPlayer VS SmartPlayer)

技术背景 好多开发者需要遴选Android平台RTSP直播播放器的时候,不知道如何选的好,本文针对常用的方案,做个大概的说明: 1. 使用VLC for Android VLC Media Player(VLC多媒体播放器),最初命名为VideoLAN客户端,是VideoLAN品牌产品,是VideoLAN计划的多媒体播放器。它支持众多音频与视频解码器及文件格式,并支持DVD影音光盘,VCD影

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl