一. 直方图均衡化：
直方图均衡化是使图像直方图变得平坦的操作。直方图均衡化能够有效地解决图像整体过暗、过亮的问题，增加图像的清晰度。
具体流程如下所示。其中S是总的像素数，Zmax是像素的最大取值(8位灰度图像为255)，h(i)为图像像素取值为 i 及 小于 i 的像素的总数。
直方图均衡化算法 ↑
二. python实现直方图均衡化操作
1 import cv2 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 # histogram equalization 6 def hist_equal(img, z_max=255): 7 H, W = img.shape 8 # S is the total of pixels 9 S = H * W * 1. 10 11 out = img.copy() 12 13 sum_h = 0. 14 15 for i in range(1, 255): 16 ind = np.where(img == i) 17 sum_h += len(img[ind]) 18 z_prime = z_max / S * sum_h 19 out[ind] = z_prime 20 21 out = out.astype(np.uint8) 22 23 return out 24 25 26 # Read image 27 img = cv2.imread("../head_g_n.jpg",0).astype(np.float) 28 29 # histogram normalization 30 out = hist_equal(img) 31 32 # Display histogram 33 plt.hist(out.ravel(), bins=255, rwidth=0.8, range=(0, 255)) 34 plt.savefig("out_his.png") 35 plt.show() 36 37 # Save result 38 cv2.imshow("result", out) 39 cv2.imwrite("out.jpg", out) 40 cv2.waitKey(0) 41 cv2.destroyAllWindows()
三. 实验结果：
原图 ↑
原图的像素分布直方图 ↑
直方图均衡化后图像 ↑
均衡化后图像的直方图 ↑
可以看到，直方图均衡化后的图像看起来比原来的图像更加清晰。对于图像亮度整体偏暗或者偏亮的图像，我们可以采用直方图均衡化的方法处理图像，使得它们看上去更加清晰。
四. matlab 实现图像直方图均衡化：
可以参考一篇优秀的博文： https://blog.csdn.net/Ibelievesunshine/article/details/79961027
五. 参考内容：