大家好，关于直方图均衡化步骤很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于均衡化计算步骤的知识，希望对各位有所帮助！
matlab图像处理中，直方图均衡处理与直方图归一化各有什么作用
1、直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
2、归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。简化计算，缩小量值的有效办法。直方图归一化类比这个吧！
envi直方图如何指示图像的亮度和对比度
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。在envi中具体操作如下：打开图像——选择波段——Enhance——Equalization
直方图均衡化和规定化的区别和联系
均衡化和规定化都是通过全局直方图调节来改变图像的对比度,其实就是根据一个表来做映射。
区别：
生成具有指定直方图的图像的方法称为直方图匹配或直方图规定化。
直方图均衡化是将原图像经变换生成一幅灰度级较为均衡化的图像。
直方图均衡化与拉普拉斯区别
拉普拉斯是2nd-order锐化，求二阶找zero-crossing为边界，效果不好，一般是做完高斯平滑再用拉普拉斯。一阶的有roberts,sobel等等，直接用的化效果比拉普拉斯好。
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