图像处理——直方图均衡化

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#图像处理

灰度直方图是图像处理中的重要概念，它统计了图像中不同灰度值的像素出现的频次。在图像增强中，直方图均衡化常用于改善图像的对比度，通过计算新的灰度级，将原始直方图映射到更广阔的范围，从而使得图像的亮度层次更加丰富。这个过程涉及到像素概率的重新分布，但不包含像素的位置信息。计算过程中包括归一化灰度级、累计直方图和寻找最接近的灰度级等步骤，以实现像素值的优化转换。
  1. 灰度直方图数据：是一幅图像中个像素灰度值出现次数或频数的统计结果，它只反映该图像中灰度值出现的频率，而未反映某一灰度值像素所在的位置。也就是说，它只包含了该图像中某个灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在的位置的信息。公式化表述如下：H(i) = \frac{_{n_{i}}}{M*N}
  2. 计算归一化灰度级R(i)={\frac{i}{K}}，其中K为像素最大值
  3. 计算累计直方图S(i)=\sum_{i=0}^{K}P(i)
  4. 计算新的灰度级：对比S(i)和R(i)，找出最接近S(i)的R(i)值作为新的灰度级
  5. 修正灰度级，找新的位于该灰度级的像素数（合并原灰度级的像素个数）和对应的概率值

 

 

关键在计算变换后的灰度级：由第3步计算的到的概率值在第二步归一化灰度级中找最接近的对应关系 

配合示例更容易理解

可参考直方图均衡化计算过程步骤_在下马农的博客-优快云博客_直方图均衡化计算步骤

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