直方图均衡支持单通道16位和8位图像.rar

基于opencv的直方图均衡只能处理8位的图像，但是有时候我们接受的高分辨率的图像不是8位，是16位或者更高的图像。 这个代码实现了基于16位单通道图像的直方图均衡。如果想换成32位的，可以在此段代码的基础上进行更改，只需要更改灰度变换的代码部分即可。

#include
#include 
#include 
#include 


using namespace std;
using namespace cv;


void EqualizeHist（Mat&  Mat& intint）;
void EqualizeHist_Map（Mat&Mat& intint）;
void EqualizeHist_Array（Mat& Mat& intint）;


int main（） {

	Mat src = imread（“D:/test/44.jpg“ 0）;
	//8位直方图均衡对比
	Mat dst = src.clone（）;
	Mat dst2 = src.clone（）;
	Mat dst3 = src.clone（）;
	Mat dst4 = src.clone（）;
	


	clock_t start4 ends4;
	start4 = clock（）;
	equalizeHist（src dst4）;
	ends4 = clock（）;
	cout << “opencv自带的接口：“ <<（double） （ends4 - start4） / CLOCKS_PER_SEC << “秒“ << endl;

	clock_t start ends;
	start = clock（）;
	EqualizeHist（src dst2568）;
	ends = clock（）;
	cout << “直方图均衡原理的6步实现：“<<（double）（ends - start） / CLOCKS_PER_SEC << “秒“ << endl;
	

	clock_t start2 ends2;
	start2 = clock（）;
	EqualizeHist_Map（src dst2 256 8）;
	ends2 = clock（）;
	cout <<“Map结构： “ <<（double）（ends2 - start2 ）/ CLOCKS_PER_SEC << “秒“ <<““ << endl;

	
	clock_t start3 ends3;
	start3 = clock（）;
	EqualizeHist_Array（src dst3 256 8）;
	ends3 = clock（）;
	cout <<“Array优化：“<< （ends3 - start3） / （double）CLOCKS_PER_SEC << “秒“ << endl;
	
	
	/*16位单通道直方图均衡
	  将16位的直方图均衡化成8位的图进行显示
	  将65536内的像素值归一化到256的像素值内
	*/
	//Mat dst5 = Mat（src.rowssrc.rowsCV_8UC1）;
	//EqualizeHist_Array（src dst6553616）;


	
	imshow（“原图“ src）;
	imshow（“自带“ dst4）;
	imshow（“6步“ dst）;
	imshow（“map“ dst2）;
	imshow（“数组“ dst3）;


	waitKey（0）;
	return 0;

		
}
// 数组直方图均衡化
void EqualizeHist（Mat& src Mat& dst int graylevel int dataBit）
{

	//第1步：计算原始图像的像素总个数
	int ss = src.cols * src.rows;
	if （!src.data）
	{
		return;
	}

	//第2步：计算图像的直方图，即计算出每一取值范围内的像素值个数
	int* mp = new int[graylevel];
	memset（mp 0 sizeof（int） * graylevel）;//初始化
	for （size_t i = 0; i < src.rows; i++）
	{
		uchar* ptr = src.ptr（i）;
		for （size_t j = 0; j < src.cols; j++）
		{
			int value = ptr[j];
			mp[value]++;
		}
	}


	//第3步：计算灰度分布频率+灰度累加分布频率+重新计算均衡化后的灰度值，四舍五入
	double* valuePro = new double[graylevel];
	memset（valuePro 0 sizeof（double） * graylevel）;//初始化  一定要记住
	for （size_t i = 0; i < graylevel; i++）
	{
		valuePro[i] = （（double）mp[i] / ss）;
	}

	//第四步：计算灰度累计分布频率
	for （size_t i = 1; i < graylevel; i++）
	{
		valuePro[i] = valuePro[i - 1] + valuePro[i];
	}

	//第五步:重新计算均衡化后的灰度值，四舍五入。参考公式：（N-1）*T+0.5
	for （size_t i = 0; i < graylevel; i++）
	{
		mp[i] = （uchar）（255 * valuePro[i] + 0.5）;
	}

	//第6步：灰度变换
	if （dataBit == 8）
	{
		for （size_t i = 0; i < src.rows; i++）
		{
			uchar* pSrc = src.ptr（i）;
			uchar* pDst = dst.ptr（i）;
			for （size_t j = 0; j < src.cols; j++）
			{
				pDst[j] = mp[pSrc[j]];
			}
		}
	}
	else if（dataBit==16）{
		//第四步：灰度变换
		for （size_t i = 0; i < src.rows; i++）
		{
			unsigned short* pSrc = src.ptr（i）;
			uchar* pDst = dst.ptr（i）;
			for （size_t j = 0; j < src.cols; j++）
			{
				pDst[j] = mp[pSrc[j]];
			}
		}

 属性            大小     日期    时间   名称
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    ..A..H.     45568  2020-09-10 16:52  直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）\Project1\.vs\Project1\v16\.suo

     文件   45010944  2020-09-10 16:52  直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）\Project1\.vs\Project1\v16\Browse.VC.db

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     文件     920538  2020-09-10 16:48  直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）\Project1\Project1\x64\Debug\源.obj

     文件       6498  2020-09-10 16:52  直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）\Project1\Project1\源.cpp

     文件       1445  2020-09-07 15:11  直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）\Project1\Project1.sln

     文件     194560  2020-09-10 16:48  直方图均衡（支持单通道16位和8位图像）\Project1\x64\Debug\Project1.exe

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