直方图均衡化流程图，直方图均衡化流程

怎样用Photoshop对灰度图进行直方图均衡化?

使用“曲线” ：将鼠标移到图像上，然后单击鼠标右键，选择“曲线” 。这将创建一个新的曲线，可以更好地控制高光和阴影。沿着曲线拖动鼠标可以平滑高光，并沿着曲线下方移动鼠标可以去除高光。

先求出给定 的直方图。直方图均衡化处理的公式，其中，v和u分别代表图像的高和宽。为此，写出代码是：pic[i，j]=(255)/(u*v)*sum(c[：int(img[i，j])])。均衡化的 如下。

直方图是统计像数统计图，如设一张灰度图或一个通道，值0~255 直方图如果按。255个区分的话。统计出来的就是，值为。0的有几个像数，值为1的有机个像数，这样的一张表。那么均衡化的意思就是。这样表要均衡。

用ps打开你的灰度 ；点击图像——颜色模式，选择RGB颜色模式，然后就可以在你的 上着色了。

一文搞懂直方图均衡

1、直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的 。直方图均衡化通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种 ，亮度可以更好地在直方图上分布。

2、如果一幅图像整体偏暗或者偏亮，那么直方图均衡化的 很适用。

3、直方图均衡化： 直方图均衡化是使图像直方图变得平坦的操作。直方图均衡化能够有效地解决图像整体过暗、过亮的问题，增加图像的清晰度。

4、直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的 。用途：用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候，通过这种 ，亮度可以更好地在直方图上分布。

5、所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸（如下图），这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下，这种操作会改善图像的对比度。这种 通常用来增加许多图像的全局 对比度 ，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。

6、在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为：g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数)：(1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。

...②对该图像进行直方图均衡化处理,写出过程和结果。

1、直方图均衡化： 直方图均衡化是使图像直方图变得平坦的操作。直方图均衡化能够有效地解决图像整体过暗、过亮的问题，增加图像的清晰度。

2、： 灰度映射 找到了原图像和均衡化图像灰度的对应关系，对原图进行操作，将每个像素映射成新的像素 此时图像均衡化已经完成，当然你也可以再次统计灰度概率，观察一下结果。

3、直方图均衡化的作用是图像增强。其过程是将图像的像素分布通过一种 映射到另外一种分布上去，在该映射过程中主要使用了累积分布函数。

4、这个过程称为直方图匹配或者直方图规定化。在推导过程中，直方图规定化的过程如下：对原图像进行直方图均衡。和上面一样。对事先规定的直方图也进行均衡。z为最终输出图像像素的灰度值。

5、在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为：g = EQ (f)。这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数)：(1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。

图像直方图均衡化

1、直方图均衡化： 直方图均衡化是使图像直方图变得平坦的操作。直方图均衡化能够有效地解决图像整体过暗、过亮的问题，增加图像的清晰度。

2、直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的 。用途：用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候，通过这种 ，亮度可以更好地在直方图上分布。

3、直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的 。直方图均衡化 的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。

4、直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术，通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度，主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度。原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间，造成图像不够清晰。

5、直方图均衡化的作用是图像增强。其过程是将图像的像素分布通过一种 映射到另外一种分布上去，在该映射过程中主要使用了累积分布函数。

6、所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸（如下图），这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下，这种操作会改善图像的对比度。这种 通常用来增加许多图像的全局 对比度 ，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。

直方图均衡化处理的主要步骤是什么

1、设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的 可表述为将在(x，y)处的灰度f映射为g。在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为：g = EQ (f)。

2、： 灰度映射 找到了原图像和均衡化图像灰度的对应关系，对原图进行操作，将每个像素映射成新的像素 此时图像均衡化已经完成，当然你也可以再次统计灰度概率，观察一下结果。

3、这个过程称为直方图匹配或者直方图规定化。在推导过程中，直方图规定化的过程如下：对原图像进行直方图均衡。和上面一样。对事先规定的直方图也进行均衡。z为最终输出图像像素的灰度值。

4、所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸（如下图），这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下，这种操作会改善图像的对比度。这种 通常用来增加许多图像的全局 对比度 ，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。