数字图像处理：直方图均衡的原理及处理介绍（Python实现）

数字图像处理：直方图均衡的原理及处理介绍（Python实现）

直方图均衡是一种常用的数字图像处理方法，用于增强图像的对比度。它通过重新分布图像的像素值，使得图像中的亮度范围更加均匀。本文将介绍直方图均衡的原理，并提供使用Python实现的示例代码。

原理介绍

直方图是图像中像素值的统计分布图，它反映了图像中各个像素值的数量。直方图均衡的基本思想是将图像的像素值映射到一个新的值域，使得新的像素值分布更加均匀。这样做的好处是增强了图像的对比度，使得细节更加清晰可见。

直方图均衡的处理过程如下：

1. 统计图像的直方图：遍历图像中的所有像素，统计各个像素值的数量，得到原始图像的直方图。

2. 计算累积分布函数（CDF）：将直方图进行归一化，得到每个像素值的累积概率。

3. 映射像素值：对于每个原始像素值，通过查找CDF，将其映射到新的像素值域。

4. 创建均衡化后的图像：将映射后的像素值赋给原始图像的对应像素位置，得到均衡化后的图像。

以下是使用Python实现直方图均衡的示例代码：