直方圖均化
原始影像 直方圖均化後影像
原始直方圖 均化後直方圖
直方圖為將一張影像裡紅色、綠色、藍色佔的比例表示成一張圖。
為什麼我們只針對RGB三個顏色出現的次數作統計呢？
因為，如果我們要對整個影像裡的顏色做處理，那首先必須使用2^24個變數來存取，如此一來，還沒開始處理影像，就遇到了一個難題。
所以，我們往往不會用這種方式來處理影像。
直方圖均化是一種使用在增強對比的方法。針對影像中背景和前景太亮或太暗時，非常有用，過度曝光或者曝光不足皆可使用直方圖均化來調整影像，但是也因此增加雜訊的對比度，降低有用訊號的對比度。
但是，自己在使用photoshop來處理影像時，發現他可以調整對比強度，可以選擇對比強度，顯然比直方圖均化優秀許多。
因此上網找了一些資料，發現許多有關直方圖均化的論文，例如：雙直方圖均化，強度對分佈，可以有效的改善直方圖均化的缺點。
雖然直方圖均化可以解決對比不足的問題，但它還是一個非常陽春的功能，往往無法處理成自己想要的影像，所以有許多基於直方圖均化的演算法研究。
這個作業我認為最困難的地方大概是將統計完的資料轉換成累積密度函數，再進行直方圖均化，這個步驟不僅僅要會寫程式，更要知道什麼是累積密度函數，剛好這學期有機率與統計的課，幸而知道該如何處理。
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