直方图均衡化（Histogram Equalization）是一种图像处理技术，旨在通过调整图像的灰度直方图分布来增强图像的对比度和可视化效果。其核心思想是将原始图像的灰度直方图从集中分布转变为近似均匀分布，从而提高图像的对比度和可见性。
具体来说，直方图均衡化通过对图像中的像素值进行非线性拉伸，使得原本像素数量较多的灰度级被展宽，而像素数量较少的灰度级被缩减，从而达到均匀化的效果。这一过程通常涉及以下几个步骤：
- 计算灰度直方图：首先计算图像中每个灰度级的像素数量，得到灰度直方图。
- 计算累积分布函数（CDF） ：将灰度直方图转换为累积分布函数，表示每个灰度级的累积像素数量。
- 应用映射函数：使用累积分布函数对每个像素值进行映射，将其转换到新的灰度级上，使得新的灰度直方图接近均匀分布。
直方图均衡化在多个领域有广泛应用，例如医学影像处理、计算机视觉等。在医学影像中，由于影像对比度较低，直方图均衡化可以有效提高影像质量，帮助医生更好地识别和分析病变组织或结构。此外，在计算机视觉中，直方图均衡化可以增强图像的对比度和边缘信息，从而提高目标检测和识别的准确性。
需要注意的是，直方图均衡化虽然能显著提升图像的对比度，但也可能引入伪轮廓现象，特别是在灰度级离散化的情况下。因此，在实际应用中需要根据具体需求进行优化和调整。
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