直方图规定化

是一种图像处理方法，通过变换图像的灰度级分布，使得图像具有期望的灰度分布。下面从定义、应用、原理以及优缺点几个角度来分析直方图规定化。

一、定义

直方图规定化又称为直方图匹配，是一种比较常用的灰度处理方法。该方法能够改变图像的灰度分布，使得图像具有期望的灰度分布。在图像处理中，常常需要将一幅图像的灰度级分布变换到另一幅图像的灰度级分布，直方图规定化就可以实现这一过程。

二、应用

直方图规定化在图像处理中有着广泛的应用，包括医学图像处理、航空遥感图像处理、计算机视觉等。例如，在医学图像处理中，直方图规定化可以帮助医生更清晰地观察病变区域，提高准确诊断率；在军事目标识别中，直方图规定化可以提高目标的可识别度。

三、原理

直方图规定化的原理比较简单，它是通过将输入图像的灰度级映射到输出图像的灰度级来实现的。具体来说，就是对输入图像的所有像素值进行排序，并按照一个预设的分布函数在输出图像中分配对应的像素值。

四、优缺点

1. 优点：直方图规定化可以使图像的灰度分布更符合需要，提高图像的视觉效果，减少表现不足的情况。

2. 缺点：直方图规定化需要两幅类似的图像来进行比较，如果两幅图像差别较大，则无法有效进行处理，甚至会使图像变得更加模糊。