直方图均衡
1、直方图均衡的意义：
如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从而扩展像元取值的动态范围，提高了对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。
2、直方图均衡的原理：
假设某个瞬间灰度是归一化到范围[0 1]内的连续量，并令pr(r)pr(r)代表一幅给定图像中的灰度概率密度函数（PDF）,其中下标用于区分输入图像和输出图像的概率密度函数。加入输入灰度级进行下列变换，得到输出（处理后）灰度级s，
式中，w是积分虚变量。可以看出，输出灰度级的概率密度函数是均匀的。 即
换句话说，前面的变换生成一幅图像，该图像的灰度级是等可能的，并覆盖整个范围[0 1]。灰度级处理的最终结果是一幅扩展了动态范围的图像，它具有较高的对比度。注意，这个变换函数实际上是一个累积分布函数（CDF）。
当灰度级为离散值时，我们利用直方图并调用直方图均衡技术，但通常而言，因为变量的离散特性，处理后的直方图时不均匀的。令pr(r)pr(r)，j=0,1,2,…，L-1表示一幅与给定图像的灰度级相关联的直方图，且回忆可知归一化直方图中的各值大致是图像中各灰度级出现的概率。对于离散的灰度级，采用求和的方式，其均衡变换成为换句话说，前面的变换生成一幅图像，该图像的灰度级是等可能的，并覆盖整个范围[0 1]。灰度级处理的最终结果是一幅扩展了动态范围的图像，它具有较高的对比度。注意，这个变换函数实际上是一个累积分布函数（CDF）。3、MATLAB实现
结果分析：就第一张图片而言，此图片需要增强，这幅图片的特点是较暗，且其动态范围较低。这些特点在图2所示的直方图中很明显，其中图像较暗的性质导致直方图偏向于灰度级的暗端。从直方图相对于整个灰度范围非常狭窄的事实看出，其较低的动态范围是很明显的。图三中的图像是均衡化之后的结果。在平均灰度以及对比度方面的改进是非常明显的。如图四所示，这些特点在图像的直方图中也是很明显的。对比度增加源于直方图在整个灰度级上的显著扩展。灰度值的增加源于均衡后的图像直方图中灰度的平均值高于原始值。虽然刚刚讨论的直方图均衡法并不能生成平坦的直方图，但它具有增强图像灰度级的动态范围的特性。