(2)在來使用Histogram這button將圖片轉換成直方圖，然而我們使用曝光較不足的圖片，呈現較暗且不清的圖片
(3)在直方圖上，看到了像素值幾乎都偏向左邊，顯得就是曝光不足
(4)再來就是使用Histogram Equalization這button去實現圖片均化，圖片顯得比較清晰可見些
(5)在直方圖上，看到了像素值比先前的直方圖均分許多，使我們更能將黑暗及曝光不足的圖片看清楚些
在來分析較兩極化的圖片...
(1)選取一張亮.暗較分明且較為清晰的圖片....
(4)在直方圖上顯得較為分散且較往中間集中
在來分析較置中的圖片...
(1)選擇一張較柔和，亮暗對比較不分明的圖片...
分析想法 : 在一張原始圖分配R.G.B像素分配上面，所分析了三張影像，分別有三種不同
三原色 Histogram 的平均值的明亮值分部在不同位置的圖片，如果較為左側，影像明顯較為
暗淡，而如果較為右側，表示光比較高，影像則較為明亮，如果較為中間，表示影像明顯光 暗分布較均勻，影像看起來較柔和，沒有明顯強烈對比。
如果利用圖片均化的效果，三張圖分別會呈現不同的感覺，三張圖片均化後，在亮.暗平均下，三張看起來的感覺似乎很雷同，但在與原圖相比較下，亮.暗部分落差其實蠻大的，在此程式撰寫與分析上，讓我有很多的想法與感觸。
心得 : 這次作業首先我先利用MATLAB去實現直方圖均化的效果，不僅上網查資料及翻了2本MATLAB的書籍,終於做出來了，但轉換到C++環境時，遇到了很多瓶頸，所以就去問了同學和看了老師範例程式碼才發現，許多元件及寫法跟之前所學過的東西大大不同，所以也就查了一些書籍及上網查資料，終於略懂了範例程式碼的一些用意。在MATLAB上要完成有關影像方面程式是非常簡單的，因為有許許多多精簡語法可以使用，但在C++這一塊要處理影像的語法顯得非常複雜，所以在撰寫之前我會先利用MATLAB程式先行撰寫，懂觀念後再利用C++去實現MATLAB先行撰寫的程式碼，顯得些許容易，但途中遇到很多轉換不過來的問題，但看完範例程式碼及查資料後，似乎有些許的改善。
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