在MATLAB和OpenCV环境下写的灰度图像分段线性变换源码!

分手后的思念是犯贱 2022-07-30 15:27 160阅读 0赞

图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱，可以搜索公众号"qxsf321"，并关注！  
图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱，可以搜索公众号"qxsf321"，并关注！  
图像处理开发资料、图像处理开发需求、图像处理接私活挣零花钱，可以搜索公众号"qxsf321"，并关注！

分段线性变换的理论基础这里我就不多打字了，如有需要的可以通过链接查看我截的理论基础的图，不过要看懂下面的代码还真需要看一看，因为程序是根据这个理论基础写的！

链接为：http://pan.baidu.com/s/1dFoFuSD

首先给MATLAB的源码吧！

clear all;
    close all;
    clc;
    I=imread('coins.png');
    B=MySegmentLinear(I,0.3,0.7,0.13,0.85);

其中MySegmentLinear是自己写的函数，函数M文件下载链接：http://pan.baidu.com/s/1boAhUu7

再给OpenCV环境下写的C代码吧！程序中用到的图像下载链接http://pan.baidu.com/s/1slilbPF

#include <opencv2/opencv.hpp>  
    #include <opencv2/legacy/compat.hpp> 
    #include <fstream>
    using namespace std;  
    #pragma comment(linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"")  
    
    void MySegmentLinear(IplImage *src, IplImage *dst,double x1,double x2,double y1,double y2)
    {
    IplImage *pOutImage_64F = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_64F,1);
    
    cvConvertScale(src,pOutImage_64F);
    
    int M,N;
    M=src->height;
    N=src->width;
    int i,j;
    double CurrentPixelValue;
    
    for(i=0;i<M;i++)
    for(j=0;j<N;j++)
    {   
    CurrentPixelValue=cvGet2D(pOutImage_64F,i,j).val[0];
    CvScalar DstPixelValue;
    if(CurrentPixelValue<x1)
    {
    DstPixelValue.val[0] = y1 * CurrentPixelValue / x1;
    cvSet2D(pOutImage_64F,i,j,DstPixelValue);//set the (i,j) pixel value
    }
    else if(CurrentPixelValue>x2)
    {
    DstPixelValue.val[0] = (CurrentPixelValue-x2)*(255-y2)/(255-x2) + y2;
    cvSet2D(pOutImage_64F,i,j,DstPixelValue);//set the (i,j) pixel value
    }
    else
    {
    DstPixelValue.val[0] = (CurrentPixelValue-x1)*(y2-y1)/(x2-x1) + y1;
    cvSet2D(pOutImage_64F,i,j,DstPixelValue);//set the (i,j) pixel value
    }  
    
    }
    cvConvertScale(pOutImage_64F,dst);
    }
    
    int main()
    {
    // 从文件中加载原图  
            IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("coins.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);  
    //创建输出的图像
    IplImage *pOutImage_8U = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U,1);
    MySegmentLinear(pSrcImage,pOutImage_8U,0.3*255,0.7*255,0.13*255,0.85*255);
    
    //输出中间值,与MATLAB的结果对比,看是否正确,仅为调试时用
    unsigned char watch_pOutImage_8U[100];
    int i;
    for(i=0;i<100;i++)
    {
    watch_pOutImage_8U[i]=cvGet2D(pOutImage_8U,47,i+200).val[0];  
    }
    
    return 0;
    }

下面的截图证明运行结果是正确的：

![20160419172413963][]

![20160419172426525][]

[20160419172413963]: /images/20220724/766a9c53834642da9841ff4cee4be641.png
[20160419172426525]: /images/20220724/b887bf6699354d0e8b9f88bb17a030c0.png