openCV中直方图均衡化算法的理解

直方图均衡化就是调整灰度直方图的分布，即将原图中的灰度值映射为一个新的值。映射的结果直观表现是灰度图的分布变得均匀，从0到255都有分布，不像原图那样集中。图像上的表现就是对比度变大，亮的更亮，暗的更暗。

映射算法是计算灰度图的累积函数，并将其归一化。最后由累计函数映射出新的灰度值。这个算法其他的博客都有描述。我这里谈谈我对这个算法的理解。

通过这种算法会有什么效果？首先灰度的大小关系是不会变化的，但是新的灰度范围和这种灰度的像素数目相关。原本占据低区域和高区域的像素，虽然很少，但是占据了（0~255）这个范围的绝大部分。均衡化之后像素值少的灰度区间就会占据很少的一部分。而像素数目很多的灰度值之间的间隔就会被拉开。这样图像的明暗差别就大了。

转载于:https://www.cnblogs.com/sgdd123/p/7748013.html

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