图像处理-光照规整-直方图均衡化

来源：互联网发布：贫穷知乎编辑：程序博客网时间：2024/04/25 23:10

好吧。。。～～～先说直方图均衡化（Histogram Equalization），没想到这个东西，虽然经常用，但是，却搞了几个小时。。。。。。

优缺点，原理以及公式可以参考维基百科：

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9B%BE%E5%9D%87%E8%A1%A1%E5%8C%96

使用条件很重要，还是抄过来吧：

“这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用”！：意思是，如果图像本身质量很好，可能就不适合用，设置产生负功！！

matlab中实现：

如果需要对RGB图像进行均衡化，可以分3通道进行。

结果如下：

好吧，看似很简单，是不？

应该是的～～～

那为什么我会搞了好几个小时。。。

因为我没想懂，第一个直方图怎么变到直方图的。。。？

然后相当于把均衡化实现了一遍。。。用小的数据测试，然后，还是没懂。。。

然后，突然懂了，因为均衡化相当于把原来的直方图拉宽了嘛～～～估计大家没看懂。。。

那为什么原来没值的地方都出现这么多呢？例如，0，原图就“没有”（很小罢了），现在却这么多？这个得从直方图均衡化的原理-变换公式说起：

$c(i) = \sum_{j=0}^i p_x(j)$

$y_i = T(x_i) = c(i)$

$y_i' = y_i \cdot(max - min) + min$

原图中的灰度级0-20出现的频率都为0，即px(0)-px(20)都为0，根据公式，转换后的值都为0，所以，变换后的直方图0值的p'x(0)这么高。

希望对你有用～

不知说清了没。。。。

或者本来是懂的，被我说模糊了。。。抱歉

我会尽量提高我的表达能力

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