實驗四對比度拉伸、直方圖均衡及規(guī)格化處理

1、實 驗 四【實驗名稱】對比度拉伸、直方圖均衡及規(guī)格化處理【實驗內(nèi)容】編寫對比度拉伸、直方圖均衡及規(guī)格化（匹配）處理程序：通過參數(shù)調(diào)整使程序分別完成線性拉伸和非線性拉伸的直方圖顯示，完成直方圖均衡及規(guī)格化處理程序的編程和測試工作。實驗使用的操作系統(tǒng)是Windows XP，使用的軟件是Visual C+ 6.0?！舅惴ǚ治觥繉Ρ榷壤熘饕菍ο袼氐幕叶戎颠M行變換，分為線性變換和非線性變換。線性拉伸是輸出灰度值與輸入灰度值呈線性關(guān)系的象素級運算，灰度變換的一般公式為： Db=f(Da)=a(Da)+(b) a>1：輸出圖像的對比度將增強； a<1：輸出圖像的對比度將減弱。非線性拉伸是輸出

2、灰度值與輸入灰度值呈非線性關(guān)系的象素級運算，灰度變換的一般公式： gij=F(fij) (i,j: 0,1,L-1 L為灰度級)其中，F(xiàn)(x)=x+cx(L-1-x)， c>0：中間灰度范圍加強； c<0：中間灰度范圍減弱；F(x)的格式可以是拋物線，正弦函數(shù)，正切函數(shù)等非線性函數(shù)。直方圖均衡化的基本思想是對在圖像中像素個數(shù)多的灰度級進行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度級進行縮減，從而達到清晰圖像的目的。即實現(xiàn)在灰度級范圍內(nèi)的灰度值映射，可以表示為：，實現(xiàn)算法如下：(1)數(shù)組p，統(tǒng)計各個灰度值的個數(shù)，用一個數(shù)組p紀(jì)錄pi；(2)引入數(shù)組s0 = p0，si=si-1+pi；(3)計算新的

3、灰度級映射，引入數(shù)組L, 令Li=si/總像數(shù)*（原灰度級長度-1）；(4)按照新的灰度級映射顯示原圖片。（如某個像素灰度值為gray，則該點的新灰度值Lgray）。直方圖匹配（格式化）：為了達到有目的的增強原始圖像，可直接指定直方圖的形狀進行匹配。直方圖匹配的目標(biāo)就是為了達到處理后的圖像的直方圖和指定的直方圖盡可能地相似，其算法流程如下：（1） 對原圖做均衡化處理，可表示為：；（2） 對給定的直方圖做均衡化處理，可表示為：；（3） 對式求逆用（1）中得到，并用替換，其中和滿足滿足最小， 可以得到灰度映射，可以表示為：；（4） 按照式，調(diào)整圖像各個像素的灰度值?！緦嶒灢襟E】1、在實驗二、三的基

4、礎(chǔ)上，添加對比度拉伸、直方圖均衡化及規(guī)格化的菜單項和相應(yīng)的響應(yīng)函數(shù)OnLine()，OnQiufan()，OnFenduan()，OnP()，OnSin()，OnTan()，OnEqualization()和OnSpecification()。2、設(shè)計用于輸入線性變換參數(shù)的對話框，并創(chuàng)建相應(yīng)的對話框類CLine；在CLine類中添加成員變量m_a和m_b，用于傳遞線性變換參數(shù)a和b。3、設(shè)計用于輸入非線性變換參數(shù)的對話框，并創(chuàng)建相應(yīng)的對話框類CNonliner；在CNonliner類中添加成員變量m_c，用于傳遞非線性變換參數(shù)c或a。4、編碼實現(xiàn)相關(guān)的函數(shù)功能。【實驗結(jié)果及分析比較】1、 線性

5、變換a) 一般線性變換：Db=f(Da)=a(Da)+ b 原 圖 一般線性變換后b) 求反：F(x)=255-x，求反后的圖像和直方圖如下c)分段線性變換：對灰度值063和192255的范圍縮減至031和224255，對灰度值64191的范圍增加至32223。分別對圖像灰度值的R、G、B分量做如下操作：若X<64，則F（X）=X/2若64X<192，則F（X）=（X-64）*1.5+32若X192，則F（X）=（X-192）/2+224 原 圖 分段變換后2、 非線性變換 a) 二次變換：F(x)=x+cx(L-1-x)。二次變換有兩種，如果需要增加中間灰度范圍，則參數(shù)C取正值；

6、如果需要減少中間灰度范圍，則參數(shù)C取負(fù)值。在輸入C為0.005時，變換如下： c=0.005 原 圖 二次變換后 b) 正弦變換F（X）=255/2*1+sin*（x/255-0.5）/sin(/2) 取a=0.5 原 圖 正弦變換后 c) 正切變換F（X）=255/2*1+tan*（x/255-0.5） /tan(/2) 原 圖 正切變換后3、 直方圖均衡化統(tǒng)計源圖片各灰度的像素點占總像素點的比例P256。計算T256，其中Ti=P1+P2+Pi。將T256*255轉(zhuǎn)換為目標(biāo)圖像上的灰度值。 原 圖 均衡化后均衡化后的直方圖4、 直方圖規(guī)格化直方圖規(guī)定化就是有選擇的增強某個灰度范圍內(nèi)的對比度或使圖像灰度值的分布滿足特定的條件。 原 圖 規(guī)格化后均衡化后的直方圖【實驗總結(jié)】通過本次實驗，對線性點運算有了更進一步的學(xué)習(xí)和認(rèn)識，均衡化對于灰度分布過低或過高的圖像有改善作用，不過對灰度本來分布就很均勻的圖像效果不大。規(guī)格化可以使圖像的灰度進行變換，盡量趨近樣本直方圖的灰度分布情況。本實驗?zāi)軌蛲ㄟ^線性點運算實現(xiàn)圖像的灰度線性和非線性變換，并完成了對圖像直方圖的均衡化和規(guī)格化處理?！緟⒖嘉墨I】1. 楊淑瑩編著，VC+圖像處理程序設(shè)計（第二版），清華大學(xué)出版社，20052. 趙輝, 葉子青編著，Visual C+系統(tǒng)開發(fā)實例精粹，人民郵電