直方圖均衡化的C語言代碼

直接PO代碼：

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include "graphics.h"

/*
功能: 在整型數組中找到最小值和最大值 
輸入: 整型數組；數組大小；接收最小值；接收最大值 
結果: 得到數組中的最小值和最大值
*/
void GetMinMaxInt(int *arr, int n, int &min, int &max);
/*
功能: 在浮點型數組中找到最小值和最大值 
輸入: 浮點型數組；數組大小；接收最小值；接收最大值 
結果: 得到數組中的最小值和最大值 
*/
void GetMinMaxDouble(double *arr, int n, double &min, double &max);
/*
功能: 打印灰度圖
輸入: 存儲灰度圖的動態數組；寬；高
結果: 圖像窗口顯示灰度圖
*/
void PrintGrayImage(double *gray_mtx, int w, int h);
/*
功能: 獲取輸入的彩色圖像，並轉為灰度圖 
輸入: 圖像完整文件名；存儲圖像灰度圖的動態數組；寬；高；是否在窗口打印 
結果: 相應圖像灰度數據賦值到動態數組mx中（1打印 0不打印） 
*/
void GetImageGray(char *file, double *mx, int w, int h, int mode);
/*
功能: 打印灰度直方圖 
輸入: 存儲灰度圖的動態數組；寬；高
結果: 圖像窗口打印灰度直方圖 
*/
void ShowHistogram(double *mx, int w, int h);
/*
功能: 直方圖均衡化 
輸入: 原圖像及其尺寸；輸出圖像 
結果: 對圖像進行直方圖均衡化處理 
*/
void HistogramEqualization(double *mtx, int w, int h, double *out);

int main() {
    int w=640, h=640;
    char file_name[] = "image.jpg";
    
    initgraph(w, h, 0);
    setcaption("直方圖均衡化");
    
    /* 獲取輸入圖像灰度圖 */
    double *gray_mtx = (double *)malloc(w*h*sizeof(double));
    GetImageGray(file_name, gray_mtx, w, h, 0);
    
    /* 打印輸入圖像灰度直方圖 */
//    ShowHistogram(gray_mtx, w, h);
    
    
    /* 直方圖均衡化 */
    double *out_mtx = (double *)malloc(w*h*sizeof(double));
    HistogramEqualization(gray_mtx, w, h, out_mtx);
    
    
    /* 打印處理后的圖像 */
    PrintGrayImage(out_mtx, w, h);
    
    /* 打印處理后圖像灰度直方圖 */
//    ShowHistogram(out_mtx, w, h);
    
    getch();
    free(gray_mtx);
    free(out_mtx);
    closegraph();
    return 0;
}

/* 在整型數組中找到最小值和最大值 */
void GetMinMaxInt(int *arr, int n, int &min, int &max) {
    min = 0x7fffffff;
    max = 0x80000000;
    for(int i=0; i<n; i++) {
        if(arr[i] > max) max = arr[i];
        if(arr[i] < min) min = arr[i];
    }
}
/* 在浮點型數組中找到最小值和最大值 */
void GetMinMaxDouble(double *arr, int n, double &min, double &max) {
    min = 1.7976931348623158e+308;
    max = 2.2250738585072014e-308;
    for(int i=0; i<n; i++) {
        if(arr[i] > max) max = arr[i];
        if(arr[i] < min) min = arr[i];
    }
}


/* 打印灰度圖 */
void PrintGrayImage(double *gray_mtx, int w, int h) {
    int i, j, gray;
    for(i=0; i<w; i++) {
        for(j=0; j<h; j++) {
            gray = *(gray_mtx+h*i+j) * 255.0;
            putpixel(i, j, EGEGRAY(gray));
        }
    }
}
/* 獲取輸入的彩色圖像，並轉為灰度圖 */
void GetImageGray(char *file, double *mx, int w, int h, int mode) {
    color_t color;
    int i, j, red, green, blue, gray;
    PIMAGE pimg = newimage();
    getimage(pimg, file, w, h);
    
    for(i=0; i<w; i++) {
        for(j=0; j<h; j++) {
            color = getpixel(i, j, pimg);
            red = EGEGET_R(color);
            green = EGEGET_G(color);
            blue = EGEGET_B(color);
            // 轉化為灰度圖
            gray = (red*38 + green*75 + blue*15) >> 7;
            *(mx+h*i+j) = gray / 255.0;
//            printf("(%d,%d) %lf\n", i, j, gray/255.0);
        }
    }
    // 是否打印灰度圖像 
    if(mode) { 
        PrintGrayImage(mx, w, h);
    }
    delimage(pimg);
}
/* 打印灰度直方圖 */
void ShowHistogram(double *mx, int w, int h) {
    int i, gray_level[256]={0}, gl;
    for(i=0; i<w*h; i++) {
        // 像素點的灰度級計數 
        gl = floor(*(mx+i) * 255.0);
        gray_level[gl]++;
    }
    // 左上角的坐標，坐標軸最大像素高度，間隔像素點 
    int dgx=0, dgy=0, dgh=600, ii=1;
    int min, max;
    GetMinMaxInt(gray_level, 256, min, max);
    int sX, sY, eX, eY;
    for(i=0; i<256; i++) {
        sX = dgx + i*(ii+1);
        sY = dgy + dgh;
        eX = dgx + i*(ii+1);
        eY = dgy + dgh-dgh*gray_level[i]/max;
        line(sX, sY, eX, eY);
    }
}
/* 直方圖均衡化 */
void HistogramEqualization(double *mtx, int w, int h, double *out) {
    int i, j, sum;
    /* 原圖像灰度級像素點計數 */
    int gray_level[256] = {0};
    for(i=0; i<w*h; i++) {
        // 像素點的灰度級計數 
        gray_level[int(*(mtx+i) * 255.0 + 0.5)]++;
    }
    
    /* 圖像的歸一化灰度分布及概率 */
    double sk=0.0, tmp;  // 變換函數
    double ia=0.0, ib=1.0/255.0, mid;  // 定義兩個變量，用於尋找最接近的灰度級 
    /* 像素映射關系(用於對圖像的像素進行處理) */
    double corresponding[256];
    for(i=0; i<256; i++) {
        tmp = 1.0*gray_level[i]/(w*h);
        sk += tmp;
        // 尋找最接近的灰度級
        while(sk > ib) {
            ia += 1.0/255.0;
            ib += 1.0/255.0;
        }
        mid = (ia+ib)/2.0;
        if(sk > mid) corresponding[i] = ib;
        else corresponding[i] = ia;
    }
    
    /* 圖像的直方圖均衡化轉換 */
    for(i=0; i<w; i++) {
        for(j=0; j<h; j++) {
            *(out+h*i+j) = corresponding[int(*(mtx+h*i+j) * 255.0 + 0.5)];
        }
    }
}

 

（1）原圖：

（2）處理前后灰度圖對比：

（3）處理前后灰度直方圖對比：

（4）處理前后變換函數圖對比：