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1. 基本原理
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$$P_s(s) = \frac{1}{L-1}$$
直方图均衡的变换为
$$s = T(r) = (L-1)\int_0^r {P_r(c)} \,{\rm d}c $$
$s$为变换后的灰度级,$r$为变换前的灰度级$P_r(r)$为变换前的概率密度函数2. 测试结果
图源自skimage
3.代码
import numpy as np def hist_equalization(input_image): ''' 直方图均衡(适用于灰度图) :param input_image: 原图像 :return: 均衡后的图像 ''' output_imgae = np.copy(input_image) # 输出图像,初始化为输入 input_image_cp = np.copy(input_image) # 输入图像的副本 m, n = input_image_cp.shape # 输入图像的尺寸(行、列) pixels_total_num = m * n # 输入图像的像素点总数 input_image_grayscale_P = [] # 输入图像中各灰度级出现的概率,亦即输入图像直方图 # 求输入图像中各灰度级出现的概率,亦即输入图像直方图 for i in range(256): input_image_grayscale_P.append(np.sum(input_image_cp == i) / pixels_total_num) # 求解输出图像 t = 0 # 输入图像的灰度级分布函数F for i in range(256): t = t + input_image_grayscale_P[i] output_imgae[np.where(input_image_cp == i)] = 255 * t return output_imgae
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