VC++6.0在灰度数字图像增强处理中的应用

由于噪声、光照等外界环境或设备本身的原因，通常我们所获取的原始数字图像质量不是很高，因此在对图像进行边缘检测、图像分割等操作之前，一般都需要对原始数字图像进行增强处理。图像增强主要有两方面应用，一方面是改善图像的视觉效果，另一方面也能提高边缘检测或图像分割的质量，突出图像的特征，便于计算机更有效地对图像进行识别和分析。

图像增强是图像处理最关键的研究问题之一，图像增强按作用域可分为两类，即空域处理和频域处理。空域处理是直接对图像进行处理，而频域处理则是在图像的某个变化域内，对图像的变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果。本文主要对空域增强法中的直方图均衡进行分析并用VC ++ 6.0进行算法实现。当前图像处理在算法实现中主要应用Matlab 仿真工具，但Matlab运行效率较低，且可移植性和实用性均不太理想。与Java和C#等其他高级语言相比，VC++在程序运行效率、内存使用的可控性和编程的灵活性上均具有较大的优势，因此本文采用VC ++ 6.0 集成开发环境，以达到算法快速有效地执行，同时增强了算法的可移植性。

灰度图像直方图均衡化的描述

1、灰度图像直方图处理方法

图像的直方图是图像处理中一种十分重要且实用的工具，它概括了一副图像的灰度级内容。从数学上来说图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数，它统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率。实际上，灰度图像直方图是一个离散函数:

pf(fk)=nk/n k=0，1，…，L-1

其中fk为图像f(x，y)的第k级灰度，nk是图像f(x，y)中具有灰度值fk的象素个数，n是图像象素总数，L是图像的灰度级数。因为pf(fk)给出了对各个fk出现概率的一个统计，所以直方图提供了图像的灰度值分布情况。在灰度直方图坐标系中，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标为各个灰度级上图像各个像素点出现的次数或概率。在对灰度数字图像的增强处理方法中，灰度均衡化和灰度规定化应用较为广泛，但后者需要根据具体的图像人为规定好适当的期望直方图才能得到满意的效果，如果期望直方图规定不当则处理效果会很差，因此后者的通用性不好。而前者在处理时只需要将当前的灰度分布重新均衡地分布于整个灰度区间即可，虽然对于某一幅特定的图象处理效果可能不及灰度规定化，但通用性却要好的多，对任意图象均可获得相当不错的处理效果。