一、顏色距
轉自：https://blog.csdn.net/jaych/article/details/51137341
1、顏色距離
顏色距離指的是兩個顏色之間的差距，通常距離越大，兩個顏色相差越大，反之，兩個顏色越相近。在計算顏色距離時，有類似計算兩點間歐式距離的公式一樣，在RGB空間內，可以得到兩個顏色之間的距離為：
其中，C1 C2表示顏色1和顏色2，C1R表示顏色1的R通道。
二、顏色直方圖
也就是說明某一像素值范圍的像素點的個數，X軸為像素值，Y為個數。
彩色直方圖
彩色圖像有三個通道，我們可以把它的三個通道分別取出來進行繪制。則可以看每個通道上像素的分布，得到原圖中哪種顏色比較多。
三、直方圖均衡化
轉自：https://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5687782.html
直方圖均衡化的作用是圖像增強。
有兩個問題比較難懂，一是為什么要選用累積分布函數，二是為什么使用累積分布函數處理后像素值會均勻分布。
第一個問題。均衡化過程中，必須要保證兩個條件：①像素無論怎么映射，一定要保證原來的大小關系不變，較亮的區域，依舊是較亮的，較暗依舊暗，只是對比度增大，絕對不能明暗顛倒；②如果是八位圖像，那么像素映射函數的值域應在0和255之間的，不能越界。綜合以上兩個條件，累積分布函數是個好的選擇，因為累積分布函數是單調增函數（控制大小關系），並且值域是0到1（控制越界問題），所以直方圖均衡化中使用的是累積分布函數。
第二個問題。累積分布函數具有一些好的性質，那么如何運用累積分布函數使得直方圖均衡化？比較概率分布函數和累積分布函數，前者的二維圖像是參差不齊的，后者是單調遞增的。直方圖均衡化過程中，映射方法是
其中，n是圖像中像素的總和，
是當前灰度級的像素個數，L是圖像中可能的灰度級總數。
來看看通過上述公式怎樣實現的拉伸。假設有如下圖像：
得圖像的統計信息如下圖所示，並根據統計信息完成灰度值映射：
映射后的圖像如下所示：
以上就是直方圖映射均衡化的步驟，