继直方图规定化后的研究

由于直方图规定化是根据两张图片的累计直方图进行图像的处理。对于这个处理过程，我尝试了很图像进行替换色系，但是没有找到一个相对合适案例，来体现直方图规定化这个算法的精妙之处。在多次尝试中，我发现一个灰度图像（原图）和一个彩色图像（规定化图）进行直方图规定化处理后，就会得到一个彩色的图像。

我的发现

我们都知道，灰度图像转换为彩色图形，一般情况下都是假彩色。如何将一个灰度图像进行还原成原本的彩色图像，那就是我们需要获得彩色图像的直方图。

创新之处

我利用彩色图像，生成一个色条，该色条与宽度无关。也就是说，我用 1 个像素宽，n 个像素长的有颜色的色条，就可以储存该图像的直方图。通过该色条与一张灰度图像，使用直方图规定化算法就可以将彩色图像还原出来。

具体的用处

1. 一种新的图像储存方式，使得图像的存储空间更小。
2. 作为直方图规定化的后续研究提供另一种思路。
3. 解决一些需要由灰度图像转换为彩色图像的便捷方式。

直方图规定化说明

简单说明一下直方图，就是对图像的像素值的个数进行统计，然后分别计算出每一种像素值所占所有像素数量（图像大小）的比例。累计直方图就是将统计起来算好的比例依次累加。举个例子，当像素值为 1 时它所占得比例所对应的累计比例就是它本身。而像素值为 2 时它的累计比例就是像素值为 1 时的比例加上像素值为 2 时的比例。依次类推，像素值为 255 时，所对应的累计比例为 1。

直方图规定化的操作就是计算两张图片的累计直方图，然后进行对应的计算，将一个图片的色系替换给另一个图片。（个人理解，仅供参考）

处理图片介绍

这里我选用了一张小王子的图片作为需要处理的图片，一张不同颜色比例分布的图片。将不同颜色比例的照片的色系替换掉小王子的色系，生成一张新色系的图片。如果感兴趣，还可以尝试其他图片，不同的图片效果不同。

图片显示

图1 原图

图2 不同比例的颜色（规定化图）

图3 原图 + 规定化图 = 处理后结果

关于

本项目是本科时期数字图像处理课程关于颜色量化算法的一种实现，可以将 24 位真彩色量化为 256 色。

项目地址 [ archived ]： https://github.com/Ohto-Ai/Color-Quantization

（Github Readme 中的转换后图像可能显示为黑图，需要下载后查看）

代码存在一些转换错误，如测试样本中的 color3，转换后出现三到四条违和的色条。

注意：代码不再维护

使用

ColorCube::loadImage(源图像);
ColorCube::splitCube();
ColorCube::write8bIndexBmp(目标文件名);

原始图像

量化后图像

图像旋转说明

虽然在 EasyX 中有专门的图像旋转的函数，但是这个函数只是实现了图像旋转的这个功能。其中具体的旋转实现过程就像是个黑匣子一样，而且该函数旋转之后的图像显示不够完整。针对以上问题，我使用双线性内插法，实现了一个比较完整的图像旋转算法。

我对图像旋转的理解

图像旋转是宏观，而旋转的过程是微观的。我们看到的是一个图像整体的旋转，实现整体旋转的过程是每一个像素值位置的移动。

关于移动的方式，分为直接法和间接法。直接法是由原图像的像素位置去计算旋转后图像的位置，间接法是有旋转后图像的位置去反算原图的位置从而获得像素值。这里我使用的是间接法。间接法又存在一个问题，就是由旋转后图像的每一个位置反算到原图时，所在的坐标可能不是一个整数坐标。那么这个坐标我们给它的像素值就需要内插出来。

关于内插，又分为最近邻元法，双线性内插法，三次内插法。这里使用的是双线性内插法，它的算法简单来说，就是根据距离周围四个像素值的远近，离得越近，权重越大，来内插一个像素值。（个人理解，仅供参考）

示例图像