【OpenCV C++20 学习笔记】直方图均衡化-Histogram Equalization

原理

图片的直方图

直方图的横坐标是图片的强度值（颜色值），纵坐标是每个强度值对应的像素的个数；因此坐标系上的每个方形图就代表了整张图片中其强度值等于该方形图对应强度值的像素的频数。
如下图，居于黑白之间的灰色最多，所以直方图横坐标的中间位置对应的像素数量越多：

直方图均衡化

直方图均衡化是指一种提高图片对比度的方法。
拿上面的图来举例子。直方图均衡化就是将中间强度值最集中的部分拉宽，如下图所示。绿色圈内的部分是频数较低的颜色值区域。在应用均衡化之后，直方图变成中间的样子，而原图也变成了右边的样子：

实现方法

均衡化的方法可以看成将一个分布（原有直方图）映射成另一种分布（均衡化后的直方图），从而使得强度值在整个值域内均衡分布。
要实现直方图均衡化，重映射方法应该是一个累积分布函数(cumulative distribution function, cdf)。比如，直方图$H(i)$的累计分布函数$H^{\prime }(i)$是：
H ′