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news 2025/7/9 23:40:59

电子商务网站开发成本,百度官方入口,滨州企业做网站,珠海企业落户申请网站1.基本原理灰度均衡是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法，它可以产生一副灰度级分布概率均匀的图像。也就是说，经过灰度均衡后的图像在没一级灰度上像素点的数量相差不大。公式见下图，为灰度值为x的像素点的个数，n为总像素点…

1.基本原理

灰度均衡是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法，它可以产生一副灰度级分布概率均匀的图像。也就是说，经过灰度均衡后的图像在没一级灰度上像素点的数量相差不大。公式见下图， $n_{x}$ 为灰度值为x的像素点的个数，n为总像素点

2.代码实现（代码是我以前自学图像处理时写的，代码很粗糙没做任何优化，但很好理解）

此代码中“origiin”一般为灰度图片，彩色图片转灰度图片，可参考我的一篇博客：彩色图转灰度图之c++实现（qt + 不调包）

/*灰度均衡函数*/
QImage* MainWindow::GrayEqualize(QImage* origiin)
{QImage* newImage = new QImage(origiin->width(), origiin->height(), QImage::Format_ARGB32);int r, g, b;unsigned char* graydata = origiin->bits();long lTemp;std::vector<int> hist(256);std::vector<int> map(256);for (int i=0;i!=origiin->width();i++){for (int j=0;j!=origiin->height();j++){int index = int(*graydata);hist[index] = hist[index]+1;graydata+=4;}}graydata = NULL;for (int i = 0; i < 256; i++){lTemp = 0;for (int j = 0; j <= i; j++)lTemp += hist[j];map[i] = (int) (lTemp * 255.0f / origiin->width() / origiin->height());}unsigned char* graydata1 = origiin->bits();for(int y = 0; y < newImage->height(); y++){for(int x = 0; x < newImage->width(); x++){int index = int(*graydata1);r = g = b = map[index];graydata1+=4;newImage->setPixel(x, y, qRgb(r, g, b));}}graydata = NULL;return newImage;
}