
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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上實(shí)驗名稱實(shí)驗 2:直方圖均衡實(shí)驗?zāi)康恼莆諏D像直方圖進(jìn)行操作,實(shí)現(xiàn)圖像的直方圖均衡算法。 1、 掌握求灰度圖像歸一化直方圖方法 2、 掌握灰度圖像的直方圖均衡算法 3、 掌握對彩色圖像進(jìn)行直方圖均衡的算法實(shí)驗內(nèi)容1、 計算灰度圖像的歸一化直方圖。 具體內(nèi)容:利用 OpenCV 對圖像像素進(jìn)行操作,計算歸一化直方圖。并在窗口中以圖形的方式顯示出來 2、 灰度圖像直方圖均衡處理 具體內(nèi)容:通過計算歸一化直方圖,設(shè)計算法實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化處理。 3、 彩色圖像直方圖均衡處理 具體內(nèi)容: 在灰度圖像直方圖均衡處理的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)彩色直方圖均衡處理。 實(shí)驗完成情況(包括完成的實(shí)驗內(nèi)容
2、及每個實(shí)驗的完成程度。注意要貼出每個實(shí)驗的核心代碼)1. 利用 OpenCV 對圖像像素進(jìn)行操作,計算歸一化直方圖。并在窗口中以圖形的方式顯示出來:IplImage* BuildHistogram(IplImage *src) CvSize size; size.width = 300;size.height = 300;IplImage* dst = cvCreateImage(size,IPL_DEPTH_8U,1);int count256;/*初始化每個灰度級對應(yīng)像素個數(shù)為0*/for(int i=0;i<256;i+)counti=0;/*統(tǒng)計每個灰度級對應(yīng)像素個數(shù)*/for(
3、int i=0; i<src->height;i+)for(int j=0;j<src->width;j+)CvScalar s = cvGet2D(src, i, j);int color = s.val0;countcolor+;/*計算其中最大個數(shù)*/int max=0;for(int i=0;i<256;i+)if(counti>max)max = counti;/*初始化直方圖背景為白色*/CvScalar white;white.val0=255;for(int i=0;i<dst->height;i+)for(int j=0;j&l
4、t;dst->width;j+)cvSet2D(dst, i, j, white);/*繪制橫豎坐標(biāo)*/CvScalar black;black.val0 = 0;for(int i=0;i<280;i+)cvSet2D(dst, 280, i+10, black);for(int i=0;i<280;i+)cvSet2D(dst, i+10, 20, black);/*繪制直方圖*/for(int i=0;i<256;i+)int high = counti*256/max;int x=20+i;for(int j=0;j<high;j+)int y=280-j
5、;cvSet2D(dst, y, x, black);return dst;實(shí)驗結(jié)果如下圖所示:2. 通過計算歸一化直方圖,設(shè)計算法實(shí)現(xiàn)直方圖均衡化處理。核心代碼如下:IplImage* Equalization(IplImage *src)IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, src->nChannels);int count256;float pr256;float dstColor256;/*初始化灰度級對應(yīng)像素計數(shù)為0, 灰度級出現(xiàn)的概率為0,均衡后灰度為0*/for(int i=0;i<25
6、6;i+)counti=0;pri=0.0f;dstColori=0;/*統(tǒng)計每個灰度級對應(yīng)像素個數(shù)*/for(int i=0; i<src->height;i+)for(int j=0;j<src->width;j+)CvScalar s = cvGet2D(src, i, j);int color = s.val0;countcolor+;/*計算每個灰度級出現(xiàn)概率*/int max = src->height*src->width;for(int i=0;i<256;i+)pri=counti*1.0f/max;if(i>0)dstColo
7、ri=dstColori-1+255*pri; else dstColori=255*pri;/*生成均衡后圖像*/for(int i=0; i<src->height;i+)for(int j=0;j<src->width;j+)CvScalar s = cvGet2D(src, i, j);int srcColor = s.val0;CvScalar d;d.val0=(int)(dstColorsrcColor);cvSet2D(dst, i, j, d);return dst;實(shí)驗結(jié)果如下圖所示:3. 在灰度圖像直方圖均衡處理的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)彩色直方圖均衡處理。核心
8、代碼如下:IplImage* ColorEqualization(IplImage *src)IplImage *dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 3); IplImage *pImageChannel3 = NULL; int i; for (i=0; i<3; i+) pImageChanneli = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); cvSplit(src, pImageChannel0, pImageChannel1, pImageChannel2, NULL); for (i=0; i<src->nChannels; i+) pImageChanneli = Equalization(pImageChanneli); /*三通道合并*/ cvMerge(pImageChannel0, pImageChannel1, pImageChannel2, NULL, dst); return dst;實(shí)驗結(jié)果如下圖所示:實(shí)驗中的問題(包括在實(shí)驗
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