灰度均衡变换之c++实现（qt + 不调包）

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;
}