图像直方图均衡化和规定化是怎么做的
1、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。我这里做个图解释一下 同样的，写成离散形式。
2、直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对直方图做出修正的增强方法。在做直方图规定化时首先要将原始图像作均衡化处理。直方图均衡化是直方图规定化的一个特例，而规定化是对均衡化的一种有效拓展。
3、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。
图像直方图与直方图均衡化
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方法。直方图均衡化方法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。
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方法。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。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。
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。
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。
…每句都要有注视,一段时直方图均衡化图像增强,另一个是直方图…
1、figure；imhist(y)；%显示均衡化后的直方图 第二个说的已经很详细了，看一下histeq函数就好 J = histeq(I，n) 将原始图像I的直方图变成用户指定的向量n。n中的各元素的值域为[0，1]。
2、采用直方图均衡化，可以把原始图像的直方图变换为均匀分布（均衡）的形式，这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。
3、直方图均衡化（histogram equalization）是一种借助直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。
4、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。
5、直方图均衡化的主要目的是将原始图像的灰度级均匀地映射到整个灰度级范围内，得到一个灰度级分布均匀的图像。这种均衡化，既实现了灰度值统计上的概率均衡，也实现了人类视觉系统（Human Visual System， HVS）上的视觉均衡。
数字图像处理:直方图均衡化
1、又有：从人眼视觉特性来考虑，一幅图像的灰度直方图如果是均匀分布的，那么该图像看上去效果比较好（参考冈萨雷斯数字图像处理3节）。因此要做直方图均衡化，这里的 应当是均匀分布的概率密度函数。
2、计算题复习直方图均衡化（P68）对已知图像进行直方图均衡化修正。例：表1为已知一幅总像素为n=64×64的8bit数字图像（即灰度级数为8），各灰度级（出现的频率）分布列于表中。
3、如果信号是连续的，那么均衡化是很好的方法。但是正是因为数字图像的离散性，会给图像均衡化增强带来很多挑战。且直方图的均衡化只适合解决偏暗的图像。如果要粗略的增强图像，可以采用直方图的规定化。
4、*灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。*直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。
5、灰度直方图是灰度级的函数，表示图像中 具有某种灰度级的像素的个数 ，反映了图像中每种灰度出现的频率。 灰度直方图的 横坐标是灰度级， 纵坐标是该灰度级出现的频度 ，它是图像最基本的统计特征。
6、在几何画板中自己截取吧，比较快捷。然后分别调用MATLAB函数命令histeq（）就可以了。
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