机器视觉—直方图均衡化
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上传者：易百纳用户01878
时间：2023-01-28 10:02:27
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机器视觉—直方图均衡化：
直方图均衡化是以累计分布函数为核心，将原始图像灰度直方图从比较集中的某个灰度区间，非线性地映射为在全部灰度范围内的较均匀分布，从而增强对比度 。如果图像灰度值都在暗部或者亮部，就会看不清。为了使图像在各个灰度值在灰度范围上均匀分布，就需要用的直方图均衡。
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，绝对不能明暗颠倒；
②如果是八位图像，那么像素映射函数的值域应在0和255之间的，不能越界。
综合以上两个条件，累积分布函数是个好的选择，因为累积分布函数是单调增函数（控制大小关系），并且值域是0到1（控制越界问题），所以直方图均衡化中使用的是累积分布函数。
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