1. 直方图均衡化介绍 自我感觉书上讲的很清楚，直接把截图贴上了。 在进行直方图均值化的过程如下 读入图像对每个通道分别统计像素值[0,255]出现的次数。对每个通道分别求像素值[0,255]出现的概率，得到概率直方图。对每个通道分别求像素值[0,255]概率的前缀和，得到累计直方图 ...

直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术，将图像的直方图分布变成近似均匀分布，从而增强图像的对比度，使色彩细节更丰富，多用于车牌识别、人脸识别场景（在论文里面数据预处理用的很多） 转载来源 https://www.cnblogs.com/REN-Murphy/p ...

直方图均衡化的作用是图像增强。 有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数处理后像素值会均匀分布。 第一个问题。均衡化过程中，必须要保证两个条件：①像素无论怎么映射，一定要保证原来的大小关系不变，较亮的区域，依旧是较亮的，较暗依旧暗，只是对比度增大，绝对不 ...

1 直方图 灰度级范围为 \([0,L-1]\) 的数字图像的直方图是离散函数 \(h(r_k) = n_k\) , 其中 \(r_k\) 是第\(k\)级灰度值，\(n_k\) 是图像中灰度为 \(r_k\) 的像素个数。在实践中，经常用乘积 \(MN\) 表示的图像像素的总数除它的每个分量 ...

对于输入像素点r和输出像素点s都在灰度级 [0,L-1]之间，r = 0 代表黑色， r = L - 1代表白色。对于r和s的变换形式为： r和s满足一下条件： 利用反函数来从s推r时，有以下 ...

原理： 直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法： 原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为：s=T(r); 为便于实现，可以用查找表（look-up table）的方式存储，即：原始的灰度作为查找表的索引，表中的内容是新的灰度值。 其次，直方图均衡化是图像增强的一种 ...

首先，直方图均衡发展到现在，以及有许多版本，比如CLAHE，笔者在这里先只写自己如何实现最普通的HE。 实现直方图均衡前，需要先实现直方图统计。 直方图统计就是统计一副图像中各灰度级的像素数量，比如： FPGA实现： 首先，需要一个RAM来存储统计的数据，数据位宽视图像大小而定 ...