直方图均衡化

资 源 简 介

直方图均衡化

详 情 说 明

直方图均衡化是一种经典的数字图像增强技术，主要用于改善图像的全局对比度。其核心思想是对图像中像素值分布进行重新映射，使得结果图像具有均匀的像素值分布。这种方法特别适用于背景和前景都太亮或太暗的图像。

从实现原理来看，直方图均衡化主要包含三个关键步骤：首先计算原始图像的直方图分布，统计每个灰度级出现的频率；然后计算累积分布函数，将原始灰度值映射到新的灰度值；最后将映射关系应用到原图像每个像素点上。

这个算法能有效扩展图像的动态范围，尤其当图像直方图集中在较窄区域时效果显著。但需要注意，直方图均衡化是全局处理方法，可能会过度增强局部区域的噪声。在实际应用中，有时会采用自适应直方图均衡化来改善这一问题。

对于彩色图像的处理，通常需要先将图像转换到HSV或YUV等色彩空间，仅对亮度分量进行均衡化处理，以避免颜色失真。