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• 1、直方图均衡

直方图均衡

直方图均衡化旨在改进图像对比度与可视性。它通过拉伸直方图，扩大像素值分布范围，使图像细节更丰富。此技术首先统计原始图像每个灰度级的像素数量，形成直方图。然后通过拉伸，将直方图分布扩展到更广泛灰度区间，使图像对比度提升。处理灰度图像时，直接应用直方图均衡化即可。

在直方图均衡化过程中，首先需要对输入图像的灰度值进行统计，得到输入图像中各灰度级别的概率分布。然后，根据概率分布生成一个映射函数，用于将输入图像的灰度值进行转换，生成输出图像。

直方图均衡是一种强大的图像处理技术，旨在优化图像的视觉呈现，增强对比度和统一亮度。让我们逐步探索其原理和应用。目的：增强对比度与标准化亮度（1）直方图均衡的核心目标在于增强图像的视觉冲击力。

直方图均衡化是一种图像处理技术，旨在提升图像的对比度和视觉质量。具体而言，当图像的灰度值分布偏向某端时（如暗部或亮部），该技术通过变换灰度级，使图像整体对比度提升，细节更加丰富。进行直方图均衡化时，首先，需考虑灰度级为连续值的情况。

直方图均衡化（Histogram Equalization， HE）是图像处理中常用的一种增强技术，旨在改善图像的对比度，使其细节信息更加突出。首先，我们了解直方图均衡化的基本概念。它通过调整图像的灰度值分布，使得图像的灰度级数尽可能均匀分布，从而增强图像的对比度和细节。

直方图均衡化处理能有效增强图像对比度，提高清晰度。其原理在于通过重新分配图像中的像素灰度值，使得灰度分布更加均匀。在处理过程中，原本灰度值较少的像素会被重新分配到其他灰度值上，从而使得整体灰度范围变大。这一过程不仅增加了图像的局部对比度，还避免了整体对比度的降低，从而达到增强图像的效果。