玩玩数字图像处理之图像增强

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　　[引言]　　数字图像的增强工作，主要是对于原有图像中需要重点观测内容进行突出，而对非重点观测内容则进行抑制。本文主要介绍两种效用较为明显的方法:1. 直方图的均衡化。2.伪彩色方法。其余的方法，如对比度线性展宽，灰级窗等相对容易，具体请参考相关资料。　　[直方图的均衡化方法]　　直方图均衡化的方法的主要目的，简单说来，就是将原来出现频率较高的像素范围进行展宽，而对出现频率较低的像素，则尽可能的将其像素范围进行压缩，以期达到突出画面主要内容的目的。　　具体来说，图像均衡化的方法如下:　　　　直方图的均衡化算法实现: void BMParse::equalizeOp(HDC inHdc,int offsetX,int offsetY){　//0.Inner value　int arrHists[256];　float pArr[256];　int i,j;　long totalHistVal;　//0.Valuable declaration　unsigned long outputPixel;　int tmpTableVal;　//1.cal each grey value's fequence　for(i=0;i<256;i )　　arrHists[i]=0;　　for(j=0;j＜MBMFILEINFO.BMHEIGHT;J )　　for(i=0;i＜MBMFILEINFO.BMWIDTH;I )　　{　　　arrHists[bmpBWMatrix[j][i]] ;　　}　　//2.cal total hist value　　totalHistVal=0;　　for(i=0;i<256;i )　　　totalHistVal =arrHists[i];　　　//3.cal pi　　　pArr[0]=0;　　for(i=1;i<256;i )　　　pArr[i]=pArr[i-1] (float)arrHists[i]/(float)totalHistVal;　　//4.show out adjusted picture:　　for(i=0;i＜MBMFILEINFO.BMHEIGHT;I )　　for(j=0;j＜MBMFILEINFO.BMWIDTH;J )　　{　　　tmpTableVal=255*pArr[bmpBWMatrix[i][j]];　　　//make to windows color format　　　outputPixel=((unsigned long)paletteArr[tmpTableVal].b)*65536 ((unsigned long)paletteArr[tmpTableVal].g)*256 (unsigned long)paletteArr[tmpTableVal].r;　　　//output pixel　　　SetPixel(inHdc,j offsetX,i offsetY,outputPixel);　　}　}　　 　　图1:庙宇原像 图2:庙宇均衡化后的图像共2页。 1 2 8 : 　　[引言]　　数字图像的增强工作，主要是对于原有图像中需要重点观测内容进行突出，而对非重点观测内容则进行抑制。本文主要介绍两种效用较为明显的方法:1. 直方图的均衡化。2.伪彩色方法。其余的方法，如对比度线性展宽，灰级窗等相对容易，具体请参考相关资料。　　[直方图的均衡化方法]　　直方图均衡化的方法的主要目的，简单说来，就是将原来出现频率较高的像素范围进行展宽，而对出现频率较低的像素，则尽可能的将其像素范围进行压缩，以期达到突出画面主要内容的目的。　　具体来说，图像均衡化的方法如下:　　　　直方图的均衡化算法实现: void BMParse::equalizeOp(HDC inHdc,int offsetX,int offsetY){　//0.Inner value　int arrHists[256];　float pArr[256];　int i,j;　long totalHistVal;　//0.Valuable declaration　unsigned long outputPixel;　int tmpTableVal;　//1.cal each grey value's fequence　for(i=0;i<256;i )　　arrHists[i]=0;　　for(j=0;j＜MBMFILEINFO.BMHEIGHT;J )　　for(i=0;i＜MBMFILEINFO.BMWIDTH;I )　　{　　　arrHists[bmpBWMatrix[j][i]] ;　　}　　//2.cal total hist value　　totalHistVal=0;　　for(i=0;i<256;i )　　　totalHistVal =arrHists[i];　　　//3.cal pi　　　pArr[0]=0;　　for(i=1;i<256;i )　　　pArr[i]=pArr[i-1] (float)arrHists[i]/(float)totalHistVal;　　//4.show out adjusted picture:　　for(i=0;i＜MBMFILEINFO.BMHEIGHT;I )　　for(j=0;j＜MBMFILEINFO.BMWIDTH;J )　　{　　　tmpTableVal=255*pArr[bmpBWMatrix[i][j]];　　　//make to windows color format　　　outputPixel=((unsigned long)paletteArr[tmpTableVal].b)*65536 ((unsigned long)paletteArr[tmpTableVal].g)*256 (unsigned long)paletteArr[tmpTableVal].r;　　　//output pixel　　　SetPixel(inHdc,j offsetX,i offsetY,outputPixel);　　}　}　　 　　图1:庙宇原像 图2:庙宇均衡化后的图像共2页。 1 2 8 : 下载本文示例代码


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