直方图的均衡化引言一、灰度直方图若直接从代表每种灰度的象素数目的直方图来观察，常用如下的表示：直方图的特点二、直方图的均衡化可以证明累积分布函数就是满足上述条件，通过该函数可以完成s到t的均匀分布转换，即使直方图均衡化的灰度变化函数是累积分布函数（概率分部函数）。离散情况下的增强转换方程为：k=0,1,…L-1公式（2）根据该方程可以由原图像的各像素灰度值直接得到直方图均衡化后各像素的灰度值。在实际处理变换时，一般先对原始图像的灰度情况进行统计分析，并计算出原始直方图分布，然后根据计算出的累计直方图分布，按式对其取整扩展并得出原灰度到的灰度映射关系。重复上述步骤，得到所有的原图像各灰度级到目标图像各灰度级的映射关系，再按照新的映射关系对原图像各点像素进行灰度转换，即可完成对原图的直方图均衡化。下面例题是按照上述算法实现的。1.为什么cdf是均衡化的变化函数三、例题演示直方图均衡化计算列表注：由于不能将同一个灰度值的各个象素变换到不同灰度级，所以数字图像直方图均衡化的结果一般只是近似均衡的直方图。如图4中的折线是实际均衡化的结果，而理想均衡化是求平均值，图为一条水平直线。四、直方图均衡化的原理程序(lm2.m)四、直方图均衡化的原理程序(lm2.m)五、用MATLAB实现直方图的均衡化原图及其直方图,可以看到它的直方图没有布满允许的范围，低灰度一边比较窄且集中。均衡化后的图像及其直方图，它的直方图占据了整个灰度值允许的范围，图像的对比度也增强了。总结