直方图均衡再次—憋命进一步优化

在上一篇博文中，Bingo总结了整形运算的直方图均衡公式，如下所示：

 

实际上第一步、第二步可以一步完成，即小于K就累加，用Matlab实现如下:

%------------------------------------------------
%【2】计算每个灰阶出现的累积个数，并绘制直方图
Gray_Accu = zeros(1,256); 
for i = 1 : h
    for j = 1 : w
            for k = 0 : 255
                if(k >=  IMG1(i,j))
                    Gray_Accu(k+1) = Gray_Accu(k+1) + 1;
                else
                    Gray_Accu(k+1) = Gray_Accu(k+1);
                end
            end
    end
end
subplot(2,2,2);  
bar(0:255,Gray_Accu,'b');       %绘制直方图
xlim([0 255]);              %将横坐标限定在0~255，xlim('auto'); 
title('处理钱的累积直方图');
xlabel('灰阶');
ylabel('累积次数 ');

执行显示原始的Night图，以及灰阶累积的直方图，如下所示：

此时可以直接进行直方图均衡，因为我们已经得到了灰阶累积数据Gray_Accu。首先简化前面我得到的公式，在上一篇博客中，我们使用如下语句实现：

IMG2(i,j) = floor(Gray_Accu(IMG1(i,j)+1)*255/(h*w)); 

首先进行简单的改变一下，其实相差不到，如下：由于在FPGA中我们已经了图像的分辨率，比如640*480的图像，因此这里可以直接将公示改变如下：

IMG2(i,j) = floor(Gray_Accu(IMG1(i,j)+1)/(640*480/255
		 =floor(Gray_Accu(IMG1(i,j)+1) /1205

所以这里我们可以改变为移位，不够由于在FPGA中我们已经了图像的分辨率，比如640*480的图像，因此这里可以直接将公示改变如下：

%------------------------------------------------
%【3】基于灰阶累积的直方图均衡化:[h,w] = [480,640]
IMG2 = zeros(h,w);
for i = 1 : h
    for j = 1 : w
%             IMG2(i,j) = floor(Gray_Accu(IMG1(i,j)+1)*255/(h*w));   %拉伸到【0,255】
            IMG2(i,j) = floor(Gray_Accu(IMG1(i,j)+1)/(1205);   %拉伸到【0,255】
    end
end
subplot(2,2,3);
imshow(uint8(IMG2));    %显示最终的图像
title('均衡后图像 ');

此时得到的图像，以及在此给出该图像的灰阶累积直方图，如下所示：

所以，我们在总结一下直方图均衡的公示，如下：