直方图均衡化去雾

资 源 简 介

直方图均衡化去雾

详 情 说 明

直方图均衡化是一种经典的图像增强技术，它通过重新分布图像像素的灰度值来改善图像的对比度。在去雾应用中，这种方法特别有效，因为雾天图像往往具有低对比度和灰度分布集中的特点。

直方图均衡化去雾算法的核心思想是通过调整图像的像素值分布来增强图像的可见性。雾气会导致图像像素值趋向于较高亮度区域，这使得图像显得模糊不清。算法首先分析图像的直方图分布，识别出由于雾气影响导致的像素集中区域。

然后，算法会计算一个变换函数，这个函数可以将原始图像中密集分布的像素值重新映射到更广泛的范围内。这种重新分布的过程能够有效地拉伸图像的动态范围，从而增强图像中原本被雾气掩盖的细节。

对于初学者来说，这种方法特别容易理解，因为它不需要复杂的物理模型或深度计算。整个处理过程可以直观地通过观察直方图的变化来理解：输入图像的集中直方图经过变换后变得更加平坦和分散，对应到图像上就是对比度的提升和细节的显现。

这种方法虽然简单，但对于轻度雾气的图像效果相当不错。它能够快速有效地改善图像质量，是图像处理入门者理解去雾原理的一个良好起点。