我們必需先讀進一張圖，先看其原圖的Histogram的分佈
再進行Histogram的Equalization，觀察原圖與經過Equalization之後其變化的差異
而Equalization核心想法感覺有點似是等比例放大的感覺
我們要先計算出原圖中pixel分佈佔0~255的百分之幾，再讓每個Pixel乘上比例
平移到其相對應的位置，讓整張照片可以由暗變明亮、有色彩
但並不是每個暗的地方都一定會變得有色彩，其中的原因為，每個點pixel的色彩值都是不同的
有可能它的RGB的值相同，所以就不會有色彩出現，只會出現黑、灰的色彩而已
接下來的實驗部分
第一張圖為老師上課用到的圖
在夜晚拍照，可是沒有開閃光
此為原圖因為原圖的光線來源太弱
導致此圖的Pixel都集中在Histogram的前半部
如此圖所示
我們利用Equalization處理此圖之後，會發現原本幾近一片黑的圖片變成一張記載著漂亮山間走道的圖，上面還有一隻紫嘯鶇
在累積直方圖的結果上原圖尚未執行Histogram Equalization的時候，我們可以清楚的看到
所有有斜率的部份都集中在前面的地方，而中後段的部份可以看到它是完全沒有斜率的
也就表示說，原圖的Pixel集中在前面就累積完了。
而在經過Histogram Equalization之後，我們可以發現前半部的地方，RGB 三種顏色有一些是有在累積的，有些則是到中後段才開始累積，由此我們可以發現，一張影像如果亮度並沒有很亮的話，那麼其Pixel色彩值會集中到0~255中偏小的數值，而亮度較亮的影像，其Pixel的色彩值會偏向較高的數值。再來我們來比較一下我們的程式與市面上PhotoShop它們相同功能的處理
我們可以發現，我們程式的圖，經Equalization所處理出來的圖較PhotoShop處理出來的圖是較明亮的，但也比較粗糙，其原因為乘上的比例不同所造成的。
用PhotoShop所做出來的Equalization作出來的直方圖相當的平均
而其累積直方圖的走勢也較我們的程式平緩
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