直方图均衡化步骤

直方图均衡化是数字图像处理中一种常用的增强算法，它可以通过对图像的灰度级分布进行改变，使图像整体对比度增强。下面从图像预处理、灰度直方图、累计分布函数和映射函数等多个角度分析直方图均衡化的步骤。

一、图像预处理

直方图均衡化算法对图像的预处理非常重要，通常需要进行去噪、平滑、增强等处理，以保证直方图均衡化算法能够准确地对图像进行处理。

二、灰度直方图

在进行直方图均衡化之前，首先需要计算图像的灰度直方图。图像的灰度直方图表示的是图像像素的灰度级分布情况，是一种统计图形。对于一幅灰度级为[0, 255]的图像，其灰度直方图是一个长度为256的数组，数组的元素为0到255之间的整数，表示相应的灰度级的像素个数。

三、累计分布函数

累计分布函数是指图像灰度直方图的累积分布函数。图像的累计分布函数可以通过求出灰度直方图的累积和来得到。对于一幅灰度级为[0, 255]的图像，其累计分布函数为一个长度为256的数组，数组的元素为0到1之间的实数，表示灰度级小于等于相应元素下标的像素数占总像素的比例。

四、映射函数

映射函数是将原始图像中的像素灰度级映射到新的灰度级上的函数。通过对累计分布函数进行线性变换，可以得到映射函数。映射函数是一个长度为256的数组，数组的元素为0到255之间的整数，表示原始图像中的灰度值和对应的新的灰度值。

五、均衡化

均衡化是指将原始图像像素的灰度级按照映射函数进行映射得到新的图像。均衡化的基本思想是通过映射函数将原始图像中那些分布不均匀、占有比例不同的像素转化为分布均匀的像素，以达到增强图像对比度的目的。

综上所述，直方图均衡化的步骤包括图像预处理、灰度直方图、累计分布函数、映射函数和均衡化。通过这些步骤可以让图像整体对比度增强，从而更加美观。