第十篇直方图均衡化
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一种理想直方图均衡化方法
传统直方图均衡化的存在问题之一 不能实现直方图的理想均衡！
原因分析
直方பைடு நூலகம்均衡化方法是一对一或者多对一 的映射关系，即原图像的某一灰度级或某几 个灰度级只能映射为均衡化图像的一个灰度 级，因此不能实现理想的均衡。
改进思路
要想实现直方图的理想均衡化，就必须 破除传统直方图均衡化方法所蕴含的一对一 或者多对一映射关系的理论前提，实现灰度 级多对多的映射关系。
实验结果
问题讨论 1、k值的选定 2、适用范围的扩展
2、排序 对邻域测度空间的值进行由小到大的排序。
3、 均匀分段 排序完成后，按照原始图像的灰度级数进行均匀
分段。例如，如果原始图像是256灰度级的，则均匀分 为256段，每段的像素的数目基本相等，最多相差1。
4、均衡化映射 按分段的先后顺序，每段中的数据分别赋值为0，
1，…，L-1（L为灰度级数）。然后，每段中的每个数 据根据在排序过程中保存的位置关系，映射回图像中。
技术路线
1、邻域测度 邻域测度（或邻域算子）定义为：
f(x ,y ) f(x ,y ) k [f(x ,y ) f8 (x ,y ))]
k>0，是锐化系数。 下面解释公式的物理含义。当f(x,y)比它的8邻 域均值大时，变换后邻域测度将比f(x,y)大；相应 的，当f(x,y)比它的8邻域均值小时，变换后邻域测 度将比f(x,y)小。因此，邻域测度（或邻域算子） 可以看作为一个锐化算子，k（锐化系数）的大小 决定了锐化的强度。
传统直方图均衡化的存在问题之一 不能实现直方图的理想均衡！
原因分析
直方பைடு நூலகம்均衡化方法是一对一或者多对一 的映射关系，即原图像的某一灰度级或某几 个灰度级只能映射为均衡化图像的一个灰度 级，因此不能实现理想的均衡。
改进思路
要想实现直方图的理想均衡化，就必须 破除传统直方图均衡化方法所蕴含的一对一 或者多对一映射关系的理论前提，实现灰度 级多对多的映射关系。
实验结果
问题讨论 1、k值的选定 2、适用范围的扩展
2、排序 对邻域测度空间的值进行由小到大的排序。
3、 均匀分段 排序完成后，按照原始图像的灰度级数进行均匀
分段。例如，如果原始图像是256灰度级的，则均匀分 为256段，每段的像素的数目基本相等，最多相差1。
4、均衡化映射 按分段的先后顺序，每段中的数据分别赋值为0，
1，…，L-1（L为灰度级数）。然后，每段中的每个数 据根据在排序过程中保存的位置关系，映射回图像中。
技术路线
1、邻域测度 邻域测度（或邻域算子）定义为：
f(x ,y ) f(x ,y ) k [f(x ,y ) f8 (x ,y ))]
k>0，是锐化系数。 下面解释公式的物理含义。当f(x,y)比它的8邻 域均值大时，变换后邻域测度将比f(x,y)大；相应 的，当f(x,y)比它的8邻域均值小时，变换后邻域测 度将比f(x,y)小。因此，邻域测度（或邻域算子） 可以看作为一个锐化算子，k（锐化系数）的大小 决定了锐化的强度。