《数字图像处理》直方图匹配（规定化）- C++源码

原理见《数字图像处理》第三版3.3.2

下面直接上源码（VS2013+OpenCV3.0）

/*

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//-----------------------------------------------作者：我三食堂不服-------------------------------------------------------------------

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*/

#include

#include

#include

using namespace std;

using namespace cv;

//计算直方图

int CalHist(const Mat &input,vector &histogram);

//绘制直方图，dep - 位深度

Mat DrawHist(const vector &hist);

//获取最大值

template T Max(const vector &inputArray);

//直方图规定化，z - 规定的各灰度值的概率

int MatchHist(const Mat &input,double *z,Mat &out);

int main(int argc,char** argv)

{

Mat im_source1; //原图

Mat im_pro1; //处理后的图片

Mat im_Hist1; //灰度直方图

vector histogram1; //灰度直方图数据

double *z; //规定的直方图概率分布

z = new double[256]{};

//输入概率分布规定

for (int i = 0; i < 5; i++)

z[i] = i * 7 / 4;

for (int i = 5; i < 21; i++)

z[i] = 7 - (i - 4)*6.3 / 16;

for (int i = 21; i < 180; i++)

z[i] = 0.7 - (i - 20)*0.7 / 159;

for (int i = 180; i < 201; i++)

z[i] = (i - 179)*0.48 / 21;

for (int i = 201; i < 256; i++)

z[i] = 0.48 - (i - 200)*0.48 / 55;

//载入原图（灰度图方式）

im_source1 = imread("3-23_a.tif",IMREAD_GRAYSCALE);

//图片处理

MatchHist(im_source1,z,im_pro1);

CalHist(im_pro1,histogram1);

im_Hist1 = DrawHist(histogram1);

//创建窗口

namedWindow("【原图1】");

namedWindow("【处理后b1】");

namedWindow("【处理后c1】");

//显示图片

imshow("【原图1】",im_source1);

imshow("【处理后b1】",im_Hist1);

imshow("【处理后c1】",im_pro1);

//保存图片

imwrite("3-25_d.tif",im_Hist1);

imwrite("3-25_c.tif",im_pro1);

//等待键盘操作

cvWaitKey(0);

return 0;

}

//直方图规定化，z - 规定的各灰度值的概率

int MatchHist(const Mat &input,Mat &out)

{

int h{ input.rows }; // 图片高

int w{ input.cols }; // 图片宽

uchar* data_in{ input.data }; // 原图图片像素数据

uchar* data_out; // 输出图片像素数据

int data;// 灰度值

int index;// 映射索引

int index1;// 映射索引

int index2;// 映射索引

double *s;// 输入图像r到均衡化s的灰度映射s[r]

double *g;// 规定的概率分布z到均衡化s'的映射g[z]

int *_g;// 反映射，即z均衡化后s'到z的映射_g[s']

vector hist; // 灰度直方图数据

int bit_dep;// 位比特数

double k{ 0 };// 概率分布修正系数

//输出图像初始化

out.release();

out.create(h,w,input.type());

data_out = out.data;

//计算直方图

CalHist(input,hist);

//获取位深度

bit_dep = hist.size();

s = new double[bit_dep]{};

g = new double[bit_dep]{};

_g = new int[bit_dep]{};

for (int i = 0; i < bit_dep; i++)

{

s[i] = 0;

g[i] = 0;

_g[i] = -1;

}

//修正规定的概率分布

for (int i = 0; i < bit_dep; i++)

k += z[i];

for (int i = 0; i < bit_dep; i++)

z[i] /= k;

//计算r到s的映射s[r]

for (int i = 0; i < bit_dep; i++)

for (int j = 0; j <= i; j++)

{

s[i] += (double)(bit_dep - 1) / (h*w)*hist[j];

}

//计算规定的概率分布z到均衡化s'的映射g[z]，及其反映射_g[s']

for (int i = 0; i < bit_dep; i++)

{

for (int j = 0; j <= i; j++)

g[i] += (bit_dep - 1) * z[j];

if (_g[cvRound(g[i])]>i || _g[cvRound(g[i])] < 0)

_g[cvRound(g[i])] = i;

}

//映射灰度值

for (int y = 0; y < h; y++)

for (int x = 0; x < w; x++)

{

index = cvRound(s[data_in[y*w + x]]);

data = _g[index];

if (data < 0)

for (int i = 1;;i++)

{

index1 = index - i;

index2 = index + i;

if (index1 >= 0 && index1 < bit_dep)

if (_g[index1] >= 0)

{

data = _g[index1];

break;

}

if (index2 >= 0 && index2 < bit_dep)

if (_g[index2] >= 0)

{

data = _g[index2];

break;

}

}

data_out[y*w + x] = (uchar)data;

}

delete s;

s = nullptr;

delete g;

g = nullptr;

delete _g;

_g = nullptr;

return 1;

}

//计算直方图

int CalHist(const Mat &input,vector &histogram)

{

int h{ input.rows }; // 图片高

int w{ input.cols }; // 图片宽

uchar* data_in{ input.data }; // 原图图片像素数据

long *hist;// 直方图数据

int bit_dep;// 位比特数

histogram.clear();

// 获取比特数

switch (input.depth())

{

case CV_8U:

bit_dep = 256;

break;

case CV_16U:

bit_dep = 65536;

break;

default:

break;

}

hist = new long[bit_dep]{};

//计算直方图

for (int y = 0; y < h; y++)

for (int x = 0; x < w; x++)

{

hist[data_in[y*w + x]]++;

}

//输出

for (int i = 0; i < bit_dep; i++)

{

histogram.push_back(hist[i]);

}

delete hist;

hist = nullptr;

return 1;

}

//绘制直方图，dep - 位深度

Mat DrawHist(const vector &hist)

{

double kh,kw; //直方图横、纵坐标放大系数

kh = 590.0 / Max(hist);

kw = 1000.0 / hist.size();

Mat out = Mat::zeros(600,1000,CV_8UC1);

for (int i = 0; i < (int)hist.size(); i++)

{

line(out,Point((int)(i*kw),(int)(out.rows - hist[i] * kh)),out.rows),Scalar(255),(int)(0.7*kw));

}

return out;

}

//获取最大值

template T Max(const vector &inputArray)

{

T re{ inputArray[0] };

for (size_t i = 0; i < inputArray.size(); i++)

{

if (re < inputArray[i])

re = inputArray[i];

}

return re;

}

效果如下：

原图

（编辑：李大同）

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