图像处理(Image Processing) ---------- 直方图均衡化 (Equalization)(C#实现)

本文介绍了概率论的基础知识,接着讲解了直方图均衡化的目的和转换公式,强调了转换函数应满足的条件。通过分析,揭示了为何原始图像的概率密度函数乘以像素深度可以作为均衡化所需的转换函数。最后,提到了C#实现直方图均衡化的实践,并邀请读者提供反馈。

说到直方图均衡化,首先提一提概率论的知识。

概率论:

  • 离散型随机变量:能用日常使用的量词度量的随机变量。
    • 概率函数:形如  P(x = 1) = 1/6;
    • 概率分布:
      X_{i} x_{1} x_{2} x_{3} x_{4} x_{5} x_{6}
      P_{i}
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