从昨天折腾到今天。再折腾下去我都要上主楼了
大致和灰度图均衡是一样的，主要是不能像平滑什么的直接对R,G,B三个分量进行。这样出来的图像时没法看的。因此我们要对亮度进行均衡。而HSI彩色空间中的分量I代表图像的亮度，和图像的彩色信息无关，所以它是我们perfect的折腾对象。
一、首先，就是把图像从RGB空间转换到HSI空间。原理我就很懒的截图了：
（引自《数字图像处理第三版》（中文版）P280）
实现代码如下：
void RGBtoHSI(float r,float g,float b,float *h,float *s,float *i)
{
float pi = 3.1415926;
float temp = sqrt((r-g)*(r-g)+(r-b)*(g-b));
temp = temp > ?temp:0.01;
if(b<=g)
*h = acos(((r-g+r-b)/2.0)/temp);
else
*h = *pi - acos(((r-g+r-b)/2.0)/temp);
temp = r+g+b>?r+g+b:0.01;
*s = 1.0-(3.0/temp)*min(r,g,b);
*i = (r+g+b)/3.0;
}
二、当然在进行直方图均衡以后我们还要把HSI转换回RGB，要不然我不知道怎么把它画出来。原理还是截图如下：
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代码如下：
void HSItoRGB(float h,float s,float i,float *r,float *g,float *b)
{
float pi = 3.1415926;
float otz =*pi / ;
if(h >= && h < otz)
{
*b = i*(1.0-s);
*r = i*(1.0+(s*cos(h))/(cos(pi/3.0-h)));
*g = 3.0*i-(*b+*r);
}
else if(h >= otz && h < * otz)
{
*r = i*(-s);
*g = i*(+(s*cos(h-otz))/(cos(pi -h)));
*b = *i-(*g+*r);
}
else
{
*g = i*(-s);
*b = i*(+(s*cos(h-otz*))/(cos(*pi/-h)));
*r = *i-(*g+*b);
}
}
第四行定义的otz这个变量就代表2pi/3，即120度，其实有了变量pi完全可以把它省略掉的。
最主要的注意就是除法中除数不能为零，所以第5行和第10行对于即将作为除数的temp都有个判断，其他的照着公式打就可了。头文件里要包含#include "cmath"。
三、最后对分量I进行直方图均衡，基本和对灰度图像进行直方图均衡时一样的步骤，然后再调用上面的HSItoRGB()函数把图像转回到RGB空间画出来就好了。最最最最最最最重要的一天（这个bug我调了很久）就是从HSI转回到RGB空间的时候分量R,G,B的值有可能超过255，一定要修改成255,见下面代码的73~75行！要不出来的图像会吓死你。
代码如下：
void MainWindow::on_action_color_zhifang_triggered()
{
width = image_png.width();
height = image_png.height();
grayImg = QImage(width,height,QImage::Format_ARGB32); //存放HSI空间分量的结构体
typedef struct HSI{
float h;
float s;
float i;
}hsi; //申请一个二维结构体数组，存放每个像素转换到HSI空间后三分量的值
hsi **p = new hsi*[height];
for(int i = ;i < height;i++)
p[i] = new hsi[height]; //遍历图像，调用函数RGBtoHSI()转换到HSI空间
float max = ;
for(int i = ;i < width;i++)
{
for(int j = ;j < height;j ++)
{
QRgb rgb = image_png.pixel(i,j);
RGBtoHSI(qRed(rgb),qGreen(rgb),qBlue(rgb),&p[i][j].h,&p[i][j].s,&p[i][j].i);
max = max > p[i][j].i?max:p[i][j].i;
}
}
//qDebug()<<max; int n = (int)(max+0.5);
//对分量I进行直方图均衡
int *II = new int[n+];
float *IIPro = new float[n+];
float *IITemp = new float[n+];
float *IIJun = new float[n+]; for(int i = ;i <= n;i++)
II[i] = ; //计算频率，即nk
for(int i = ;i < width;i++)
{
for(int j = ;j < height;j ++)
{
II[(int)(p[i][j].i+0.5)]++;
}
} //计算每个数量级出现的概率
for(int i = ;i <= n;i++)
{
IIPro[i] = (II[i]*1.0)/(width*height);
} //概率累加并计算均值
IITemp[] = IIPro[];
for(int i = ;i <= n;i++)
{
IITemp[i] = IITemp[i-]+IIPro[i]; IIJun[i]= n*IITemp[i];
}
for(int i=;i<width;i++)
{ for(int j=;j<height;j++)
{
p[i][j].i = IIJun[(int)(p[i][j].i+0.5)];
float r,g,b;
HSItoRGB(p[i][j].h,p[i][j].s,p[i][j].i,&r,&g,&b);
r = r > ?:(int)(r+0.5);
g = g > ?:(int)(g+0.5);
b = b > ?:(int)(b+0.5);
grayImg.setPixel(i,j,qRgb(r,g,b));
}
} update();
}
实现的效果如下图所示，左边是原图，右边是亮度均衡后的图像：
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