北工大数字图像处理bmp图像的直方图均衡实验.docx
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北工大数字图像处理bmp图像的直方图均衡实验
数字图像处理实验报告
11024118李锡蒙
实验要求：
1.打开bmp图像，打印图像基本参数，比如长、宽、像素数等。
2.给一幅图像，统计灰度直方图，进行一次直方图均衡操作，比较直方图均衡前后，直方图分布的变化。
实验原理：
位图数据的存储方式：
BMP图像文件被分成4个部分：
位图文件头（BitmapFileHeader）、位图信息头（BitmapInfoHeader）、颜色表（ColorMap）和位图数据（即图像数据，DataBits或DataBody）。
第1部分为位图文件头BITMAPFILEHEADER，是一个结构体类型，该结构的长度是固定的，为14个字节。
其定义如下：
typedefstructtagBITMAPFILEHEADER
{
WORDbfType;
DWORDbfSize；
WORDbfReserved1;
WORDbfReserved2;
DWORDbfOffBits;
}BITMAPFILEHEADER,FAR*LPBITMAPFILEHEADER,
*PBITMAPFILEHEADER;
第2部分为位图信息头BITMAPINFOHEADER，也是一个结构体类型的数据结构，该结构的长度也是固定的，为40个字节（WORD为无符号16位整数，DWORD为无符号32位整数，LONG为32位整数）。
其定义如下：
typedefstructtagBITMAPINFOHEADER
{
DWORDbiSize;
LONGbiWidth;
LONGbiHeight;
WORDbiPlanes;
WORDbiBitCount
DWORDbiCompression;
DWORDbiSizeImage;
LONGbiXPelsPerMeter;
LONGbiYPelsPerMeter;
DWORDbiClrUsed;
DWORDbiClrImportant;
}BITMAPINFOHEADER,FAR*LPBITMAPINFOHEADER,
*PBITMAPINFOHEADER;
第3部分为颜色表。
颜色表实际上是一个RGBQUAD结构的数组，数组的长度由biClrUsed指定（如果该值为零，则由biBitCount指定，即2的biBitCount次幂个元素）。
RGBQUAD结构是一个结构体类型，占4个字节，其定义如下：
typedefstructtagRGBQUAD
{
BYTErgbBlue;
BYTErgbGreen;
BYTErgbRed;
BYTErgbReserved;
}RGBQUAD;
第4部分是位图数据，即图像数据，其紧跟在位图文件头、位图信息头和颜色表（如果有颜色表的话）之后，记录了图像的每一个像素值。
BMP文件分为4个组成部分，那么BMP文件的读入也要按照4个组成部分依次进行处理，即先处理BITMAPFILEHEADER结构，然后是BITMAPINFOHEADER结构、颜色表，最后是位图数据。
实验1遇到的问题和难点：
1.其中若想调用上图中出现的WORD、DWORD、LONG等数据类型，需要在程序开始时加#include"Windows.h"即可。
2.fread（&fileheader,sizeof（BITMAPFILEHEADER）,1,inputfile）;
fread（&head,sizeof（BITMAPINFOHEADER）,1,inputfile）;
fread（pColorTable,sizeof（RGBQUAD）,256,inputfile）;
fread（pBmpBuf,1,lineByte*bmpHeight,inputfile）;
一定要按照位图文件头（BitmapFileHeader）、位图信息头（BitmapInfoHeader）、颜色表（ColorMap）和位图数据（即图像数据，DataBits或DataBody）的顺序进行读取，如上所示。
3.lineByte=（bmpWidth*biBitCount/8+3）/4*4;
计算图像每行像素所占的字节数，必须将其长度扩展为4的倍数，再进行图像数据的读取。
实验结果：
显示的信息包含如下几方面：
1.ImageType：
图像文件类型；图中显示为“BM”，表示该图像为BMP格式。
2.FileSize：
图像文件大小；图中显示为251078，与下图中图像属性中大小一致。
3.Width：
图像宽度；图中显示为500。
4.Height：
图像高度；图中显示为500。
5.BitCount：
每个像素所占的位数（bit）；图中显示为8，表示图像为2^8=256色。
6.Compression：
压缩类型。
7.SizeImage：
图像数据实际占用的字节数。
直方图均衡化：
实现步骤：
1.统计各个灰度级的像素点数，即求得灰度直方图
2.归一化，用各灰度级的像素点数除以整个图像的像素数，得到0、1间的概率值
3.用累计求和法求转换后的灰度级，如求n级灰度均衡化后的新灰度级，需要把0到n级的概率累加起来，计算所得到的值与哪个灰度级更靠近，该灰度级即为转换后的灰度级
4.进行灰度级转换
实验2遇到的难点和问题：
1.用累加求和算出的值与灰度级贴近，如计算值在0/255和1/255之间，通过比较该值与（0+1）/（255*2）的大小可知与0/255和1/255哪个更为靠近，，大于时与1/255更接近，否则为0/255,。
这个操作是必要的，这样比较后得出的转换灰度值才更准确的。
2.fwrite（&fileheader,sizeof（BITMAPFILEHEADER）,1,outputfile）;
fwrite（&head,sizeof（BITMAPINFOHEADER）,1,outputfile）;
fwrite（pColorTable,sizeof（RGBQUAD）,256,outputfile）;fwrite（pBmpBuf,1,lineByte*bmpHeight,outputfile）;
写文件的顺序与读一样。
4.除了第四部分位图数据中原来的灰度级变成了转换后的灰度级，其他三部分的数据是完全一致的，所以实验中我将待进行直方图均衡图像的位图文件头、位图信息头和颜色表信息读取出来后直接写入转换后的文件，再添加转换后位图数据即可。
5.直方图的实现：
实验中我用的是VC的控制台界面编写的程序，画图不是很方便，但是有一个很好用的字符printf（"%c",219）;ASCII为219号的字符为一个实心的黑方块，可以用来画直方图，但是由于控制台的显示大小有限，我将直方图的长、宽都减小了，所以会丢失一些灰度级的数据，但是大体直方图的特征还是能表现的很好的，尤其是直方图均衡化前后直方图的分布明显不同，可以满足观察转换结果的目的。
实验结果：
1.当灰度值分布在高灰度值时的情况（即曝光时间较长），如下图图2，图像偏亮。
图2
图2的直方图
图2的灰度直方图显示的情况与分析的结果相同，灰度级只分布在直方图的高灰度值部分，无低灰度值成分，导致图像亮度偏高。
图filter-2
上图filter-2为图2进行直方图均衡后重新生成的图像，可直观感觉到低灰度值（暗）的成分明显增多，图像灰度成分更加丰富。
图filter-2的直方图
分析：
从filter-2的灰度直方图可以看出，灰度值遍布在整个0到255的灰度级区间上，且各灰度级的概率相对于均衡化前的差异变小，达到了直方图均衡化的效果。
2.当灰度值分布在低灰度值时的情况（即曝光时间较短），如下图图3，图像偏暗。
图3图filter-3
图3的直方图
图filter-3的直方图
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