直方图均衡化技术简介

如果拉伸后图像的直方图不理想，可以通过直方图均衡化做适当修改。直方图均衡化的基本思想是对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度呈均匀分布，即变换后图像的灰度级呈均匀分布。

图像通过均衡化后，使原有图像灰度的动态范围得到增大，从而提高图像的对比度。例如，一幅对比度较小的图像，其像素分布一般会集中在某一较小的灰度范围之内，表现在直方图上，就是直方图所占据的灰度值范围比较窄，而且集中在低灰度值一边。经过均衡化处理的图像，像素将分布在比较大的灰度范围内。直方图均衡化增加了图像灰度的动态范围，因此也增加了图像的对比度，反映在图像上就是图像的细节比原图像更加清晰。

需要注意的是，直方图均衡化在增加图像反差的同时，也增加了图像的颗粒感，会使人感觉到图像中有许多细小的颗粒。

下面以一个具体的例子，来说明对图像进行直方图均衡化的具体步骤。图4-7（a）为原始图像，对它进行直方图均衡化。具体计算结果见表4-1。

表4-1　直方图均衡化实例

具体步骤如下：

（1）统计原图像每一级灰度级的像素数和累积像素数。写入表中第2列与第3列。这里N=49，表示共有49个像素。L=17，表示原有的灰度级为17级。

（2）利用第3列数据，使用公式计算每一级灰度级Xa均衡化后的对应的新值，写入表中第4列。(www.xing528.com)

（3）对第4列的数值进行四舍五入取整，得到新灰度级Xb，写入表中第5列。

（4）以新值替代原灰度值，对原像素按新的灰度级进行归类，形成均衡化后的新像素，并统计新像素数，写入表中第6列。

（5）根据新图像像素统计值，作出新直方图。

直方图均衡化后的每个灰度级的像素频率理论上应该相等，呈均匀分布，因此其直方图顶部形态在理想状态下，应该为一条直线。但实际上均衡化后的直方图并非如此，这是因为各灰度级的像素个数有限，而旧灰度级在变为新的灰度级时，在新的灰度级处可能没有像素，而在其他一些新灰度级处像素则增加，所以实际的直方图往往不会产生理想的直线形态。

图像经过直方图均衡化后，其特点如下：

（1）各灰度级中像素出现的频率近似相等。

（2）原图像上像素出现频率小的灰度级被合并，实现压缩；像素出现频率高的灰度级被拉伸，突出了细节。

图4-7　原始图像和参考图像