直方图均衡函数Python，直方图均衡函数名

直方图均衡化的计算

例1 直方图均衡化列表计算示例 设有一幅64×64，8 bit的灰度图像，其直方图如图2（a）所示。

直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。直方图均衡化方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。

直方图均衡化算法分为三个步骤，第一步是统计直方图每个灰度级出现的次数，第二步是累计归一化的直方图，第三步是计算新的像素值。

所以旧图的直方图并不平坦，做完直方图均衡化以后，直方图就会趋向平坦。就拿上面2张直方图举例：假设一张图片的的亮度最低是0，最高是255（我就不说灰度了）1。假设图片是一张M*M像素大小的图片 2。

计算题复习直方图均衡化（P68）对已知图像进行直方图均衡化修正。例：表1为已知一幅总像素为n=64×64的8bit数字图像（即灰度级数为8），各灰度级（出现的频率）分布列于表中。

直方图均衡化处理的公式，其中，v和u分别代表图像的高和宽。为此，写出代码是：pic[i，j]=(255)/(u*v)*sum(c[：int(img[i，j])])。均衡化的图片如下。画出均衡化图片的直方图。

直方图均衡化原理

直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，类似于 2节介绍的灰度映射，这里需要确定一个变换函数，也就是增强函数，这个增强函数需要满足两个条件。

直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。

直方图是统计像数统计图，如设一张灰度图或一个通道，值0~255 直方图如果按。255个区分的话。统计出来的就是，值为。0的有几个像数，值为1的有机个像数，这样的一张表。那么均衡化的意思就是。这样表要均衡。

直方图均衡化的作用是图像增强。其过程是将图像的像素分布通过一种方法映射到另外一种分布上去，在该映射过程中主要使用了累积分布函数。

原理：为了解决这个问题，我们需要使用自适应的直方图均衡化 CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)。

Python:这有可能是最详细的PIL库基本概念文章了

1、PIL库包含对图像序列（动画格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式。 TIFF 文件也可以包含多个帧。当打开一个序列文件时，PIL库自动加载第一帧。

2、序列图像。即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。

3、PIL全称“Python Imaging Library ”，它是Python平台图像处理的一个标准库，图形界面使用与PIL本身相同的坐标系，左上角为（0，0）。任何超出图像范围的像素都会被丢弃。

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