VC++6.0在灰度数字图像增强处理中的应用

核心提示： 算法的实现利用VC++实现的灰度图像均衡化处理的流程如下:根据上述的算法描述，要实现灰度图像的直方图均衡化必须首先统计原图像的各级灰度值，VC++6.0在灰度数字图像增强处理中的应用(3)，在程序中定义了一个数组lDegreeCount[256]来统计原图像的各级灰度值，然后对得到的灰度值

算法的实现

利用VC++实现的灰度图像均衡化处理的流程如下:

根据上述的算法描述，要实现灰度图像的直方图均衡化必须首先统计原图像的各级灰度值，在程序中定义了一个数组lDegreeCount[256]来统计原图像的各级灰度值，然后对得到的灰度值做灰度映射，将映射后的结果存到一个新的灰度映射关系数组bMaptable[256]中，根据这个数组就可以确定出源图象的某个灰度级经过变换后对应于哪个新的灰度级，最后将变换后的结果保存到DIB中。经过这样的处理后，就可把源图像中密集分布的灰度值映射到经过均衡化后的新灰度级上，增加了对比度，改善了视觉效果。

实现直方图均衡化的函数主要代码如下:

BOOL WINAPI Equalize(LPSTR lpDIBs， LONG lWidth， LONG lHeight)
{
　unsigned char* lpSource; // 指向源图像的指针
　LONG lTmp; // 临时变量
　LONG t，s; // 循环变量
　BYTE bMaptable[256]; // 灰度映射表
　LONG lDegreeCount[256]; // 灰度计数表
　LONG lLineBytes; // 图像每行的字节数
　lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth * 8); // 计算图像每行的字节数
　// 重置计数为0
　for (t = 0; t< 256; t ++)
　{ lDegreeCount[i] = 0; }
　for (t = 0;t < lHeight; t ++)
　　{for (s = 0; s< lWidth; s++)/ /计算各个灰度值的计数
　　{ lpSource = (unsigned char *)lpDIBs + lLineBytes * t + s;
　　lDegreeCount[*(lpSource)]++; // 该灰度值的计数加1
　}
}
for (t = 0; t < 256; t++)// 计算灰度映射表
{ lTmp = 0; // 初始为0
　for (s = 0; sj <= t ; s++)
　{ lTmp += lDegreeCount[s]; }
　　bMaptable[t] = (BYTE) (lTmp * 255 / lHeight / lWidth);// 计算灰度值新的映射表
　}
　for(t = 0; t < lHeight; t++)// 每行
　{ for(s = 0; s < lWidth; s++)// 每列
　{ // 指向DIB第i行，第j个象素的指针
　　lpSource = (unsigned char*)lpDIBs + lLineBytes * (lHeight - 1 - t) + s;
　　*lpSource = bMaptable[*lpSource]; // 根据映射表计算新的灰度值
　}
}
return TRUE;
}