直⽅图均衡化的缺点——不平坦
近期在复习图像处理基础知识。
其缺点：①变换后图像的灰度级减少，某些细节消失；②某些图像，如直⽅图有⾼峰，经处理后对⽐度不⾃然的过分增强灰度级不平坦。
1、原理
直⽅图均衡化会造成灰度级的合并【伪轮廓】 - ostartech - 博客园
2、缺点
Q：直⽅图均衡化后直⽅图为何并不平坦？为何灰度级会减少？
A：直⽅图使灰度级分布具有均匀概率密度，扩展了像素取值的动态范围但减少了灰度级。
发现1，均衡化后的直⽅图⼀般不是均匀分布（不平坦的），但由于可以使像素扩展⾄0-255，所以⼀般可以图像的视觉效果更好；
解释：
直方图均衡化的基本原理
以uint8类灰度图像为例，灰度级共有256个，均衡化之后，假定每个灰度级都可以取到，则说明原始图像和均衡化后的图像完全⼀样，所以如果uint8类的灰度图像的直⽅图不是平坦的，则均衡化后的图像的直⽅图也不是均衡化的；另⼀⽅⾯，如果均衡后某些灰度级不可以取到，则这个像素级的像素个数为0，所以也不可能是平坦的。
此外，如果原始图像的某个灰度级个数很多，均衡化之后对应像素级的像素个数也是很多，于是也会造成不平坦的。
发现2，第⼆次直⽅图均衡化处理的结果与第⼀次直⽅图均衡化处理的结果相同。
图像完全相等
为什么离散的直⽅图均衡化后得不到平坦的直⽅图？
由于离散图像的直⽅图也是离散的，其灰度累积分布函数是⼀个不减的阶梯函数。如果映射后的图像仍然能取到所有灰度级，则不发⽣任何变化。
如果映射的灰度级⼩于256，变换后的直⽅图会有某些灰度级空缺。即调整后灰度级的概率基本不能取得相同的值，故产⽣的直⽅图不完全平坦。
【转载⾃】
数字图像处理点运算和直⽅图处理 - 百度⽂库
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直⽅图均衡化 - Pony_s - 博客园
直⽅图均衡化

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