vc++6.0在灰度数字图像增强处理中的应用资料

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1、经验与交流 计算机与信息技术 75 VC+6.0 在灰度数字图像增强处理中的应用 刘洋 1 卫洪春1 杜诚2 （ 1西南交通大学信息科学与技术学院，四川，成都 610031） （ 2西南民族大学电信学院，四川，成都 610041） 摘 要 该文介绍了用直方图均衡化对灰度图像进行灰度映射，从而达到使图像增强的目的。利用VC+6.0执行效率 高，可继承、封装、移植等成熟的软件技术，对直方图均衡化算法进行实现。实验表明，该程序可以快速、准确地对灰度图 像进行灰度变换，达到了使图像对比度增强，改善图像质量的预期目的。 关键字 Visual C+；图像增强；直方图均衡；DIB 文件 由于噪声、光照等外界

2、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

3、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。 1 灰度图像直方图均衡化的描述 1.1 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

4、。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

5、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。 1.2 灰度图像直方图均衡化算法分析 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均 匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可 达到增强图像整体对比度的效果。设原始图像在（x，y）处 的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表 述为将在（x，y）处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化 处理中对图像的映射函数可定义为：g = EQ (f)，这个映

6、射 函数EQ(f)必须满足两个条件（其中L为图像的灰度级数）： （1）EQ(f)在0fL-1范围内是一个单值单增函数。这是 为了保证增强处理没有打乱原始图像的灰度排列次序，原图 各灰度级在变换后仍保持从黑到白（或从白到黑）的排列。 （2）对于0fL-1有0gL-1，这个条件保证了变换前后 灰度值动态范围的一致性。 累计分布函数(cumulative distribution function， CDF) 即可以满足上述两个条件，并且通过该函数可以完成将原图 像 f 的分布转换成 g 的均匀分布。此时的直方图均衡化映射 函数为： gk = EQ(fk) = (ni/n) = pf(fi) ， （

7、k=0，1，2，L-1） 上述求和区间为到 k，根据该方程可以由源图像的各 76 计算机与信息技术 经验与交流 像素灰度值直接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。在实 际处理变换时， 一般先对原始图像的灰度情况进行统计分析， 并计算出原始直方图分布，然后根据计算出的累计直方图分 布求出 fk到 gk的灰度映射关系。在重复上述步骤得到源图像 所有灰度级到目标图像灰度级的映射关系后，按照这个映射 关系对源图像各点像素进行灰度转换，即可完成对源图的直 方图均衡化。 2 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

8、灰度值，在程序中定义了一个数 组 lDegreeCount256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 bMaptable256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) unsig

9、ned char* lpSource; / 指向源图像的指针 LONG lTmp; / 临时变量 LONG t，s; / 循环变量 BYTE bMaptable256; / 灰度映射表 LONG lDegreeCount256; / 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 +) lDegreeCounti = 0; for (t = 0;t lHeight; t +) for (s = 0; s lWidt

10、h; 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 += lDegreeCounts; bMaptablet = (BYTE) (lTmp * 255 / lHeight / lWidth);/ 计算灰度值新的映射表 for(t = 0; t lHeight;

11、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; 在程序中把打开图像、初始化 DIB 对象并获取指向 DIB 对象 的指针、获取 DIB 对象的宽度和高度等操作放到视图类中， 并 将 指 向 图 像 DIB 象 素 的 指 针 lpDIBs 、 图 像 的 高 DIBWi

12、dth(lpDIB)、宽 DIBHeight(lpDIB)作为参数传递给 Equalize（）函数，这种方法能使程序的封装性和可移植性 更好，体现了面向对象编程技术的优越性。 3 实验结果 原始Lena图像与均衡化后的Lena图像的直方图和图像效 果对比如下（图1-图4）。 图中可以看出，原始Lena图像的灰度主要分布在中高灰 度级上，在低灰度级上图像的像素数几乎为零。经过直方图 均衡化处理后图像变的清晰了，处理后的LENA图像直方图分 布更均匀，在每个灰度级上都有像素点。 4 结论 本文给出了一种用VC +6.0实现灰度数字图像增强处理 算法的应用程序，并给出了最终对比实验结果。由于图像处

13、理需要处理大量的图像数据，经常使用复杂、费时的算法， 下转第79页 打开一副灰度图像 缓冲区载入 DIB 对象 统计原图像的灰度值 初始化 DIB 对象 创建内存缓冲区 生成新的图像 原灰度映射到新灰度 经验与交流 计算机与信息技术 79 屏蔽线。 （3）在提高敏感器件抗干扰性能方面：对于 IC 的闲置 端在不改变芯片逻辑功能的情况下接地或者接电源，IC 器件 尽可能直接焊在板子上；布线时电源线和地线要尽量粗；用 地线把数字区和模拟区隔离，数字地和模拟地要分离，最后 在一点接于电源地。 6 结束语 该系统与国外进口检测系统相比， 具有友好的操作界面， 实现自动化操作，软硬件更新容易，体积小，重

14、量轻，无需 传感器和频率计、电阻箱等外接设备，便于野外操作使用， 成本低廉， 性能可靠， 极大提高了部队保障能力。 系统于 2003 年 12 月通过中国测试技术研究院检测，性能优异，完全符合 技术要求，2004 年 7 月通过专家鉴定，获军队科技进步三等 奖。 参考文献 1王仲生，陈 东 智能检测与控制技术M. 西安：西北 工业大学出版社，2004. 2 AT89 系列单片机技术手册M.北京：北京威立姆电 子技术有限公司，1996. 3周宗才.飞机推进系统控制M.中国人民解放军空 军装备部，1997. 4刘君华，现代检测技术与测试系统设计M.西安：西 安交通大学出版社，2001. 5何立民，

15、MCS-51 系列单片机应用系统设计系统配置 与接口技术M.北京：北京航空航天大学出版社，1990 收稿日期：5 月 10 日 修改日期：5 月 22 日 作者简介：丁伟（1982- ） ：男，空军工程大学硕士研究 生，主要从事航空检测技术研究。 上接第76页 因此图像处理程序的效率非常重要。较之Matlab、Java、C# 等其他语言来说，VC+为图像处理的相关操作提供了很大的 方便，易于硬件实现，提高了运行效率。由于VC + 具有的 这些明显优势，采用VC + 开发平台实现数字图像处理是未 来的一个趋势。 图 1 原始 Lena 图像 图 2 均衡化后的 Lena 图像 图 3 原始图像的直方图 图 4 均衡化后的直方图 参考文献 1 潘爱民译.David J Kruglinski.Visual C+ 技术内幕 M（第4版）， 清华大学出版社， 1999 2 周长发编著.精通Visual C+图像处理编程M（第 二版）. 电子工业出版社， 2004 3 章毓晋编著 . 图像处理和分析基础M. 高等教育 出版社，2002 4 陈纯编著.计算机图像处理技术与算法M.清华大学 出版社，2003 5 天村秀行编著，金喜子， 乔双译.计算机图像处理 M .科学出版社，2004