怎样看直方图才算曝光正常直⽅图变换⼿⼯计算
⼀、直⽅图变换
灰度直⽅图
最简单、最有⽤的⼯具之⼀。“从对图像的分析与观察，直到形成⼀个有效的处理⽅法，都离不开直⽅图”。直⽅图：表⽰数字图像中每⼀灰度级像素出现的频次（该灰度级的像素数⽬）。
p(k)=nk
nk：图像中第k个灰度级的像素总数
或p(rk)=nk/n
n：图像的像素总数
过低、过⾼灰度级的像素占了绝⼤部分，对⽐度过⼤。直⽅图反映了图像清晰程度。直⽅图均匀分布时，图像最清晰。判断⼀幅图像是否清晰，查看是否合理的利⽤了全部被允许的灰度级。⼀幅图像应该尽可能利⽤全部可能的灰度级。
⼆、直⽅图均衡化直⽅图修正：
通过灰度映射函数Gnew=T(Gold)，将原灰度直⽅图改造成所希望的直⽅图。
直⽅图均衡化是⼀种最常⽤的直⽅图修正。它是把给定图像的分布改造成均匀直⽅图分布。
均衡化后，图像直⽅图是平直的。即各灰度级具有相同的出现频次，或各灰度级具有均匀的概率分布。图像看起来就更清晰了（图像增强）。
1、直⽅图均衡化灰度映射函数a、连续灰度级的情况
p®：概率密度函数
0(⿊)≤r≤1(⽩)：代表灰度级
r值归⼀化，最⼤灰度值为1
到⼀种变换函数s=T®，使得直⽅图变平直。
为使变换后的灰度仍保持从⿊到⽩的单⼀变化顺序，且变换范围与原先⼀致，以避免整体变亮或变暗。
规定：(1)在0≤r≤1中，T®是单调递增函数，且0≤T®≤1；保证灰度变换前后不倒置。
(2)反变换r=T−1(s),T−1(s)为单调递增函数，0≤s≤1。保证变换后灰度值仍在变换前允许的灰度级范围内。
考虑到灰度变换不影响像素的位置分布，也不会增减像素数⽬。有
2、数字图像的直⽅图均衡化
设⼀幅数字图像的像素总数为n，分为L个灰度级。第k个灰度级出现的概率p(rk)=nk/n
nk：第k个灰度级出现的频数
其中0≤rk≤1,k=0,1,2,…,L−1
四舍五⼊取整
例题
归⼀化⽤min_max
x = (x-Xmin)/(Xmax-Xmin)

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