把原图像的直方图转换为均匀分布的形式，增加像素灰度值的动态范围，增强图像整体对比度。
(1) 列出原始图像的灰度级k，k=0,1,2,…,L-1，L为灰度级的数量；
(2) 列出原始图像第k级灰度值的归一化表达形式sk；
(3) 统计各灰度级的像素数目nk，k = 0,1,2,…,L-1；
(4) 得到灰度统计直方图的归一化概率表达形式：ps(sk)=nk/N；
(5) 基于累积分布函数计算灰度累积直方图：
(6) 进行取整扩展，计算映射后输出图像各灰度级对应灰度值的归一化表达形式tk：
tk = INT((L-1)E(sk)+0.5)/255
其中，INT为取整函数；
(7) 确定映射关系sk→tk；
(8) 统计映射后各灰度级的像素数目nk；
(9) 得到新的灰度统计直方图的归一化概率表达形式：pt(tk)=nk/N，N为输出图像的像素数目，即原始图像的像素数目。
具体步骤的操作方法如表1-1所示。
表1-1 直方图均衡化计算列表
在python中可以用cv2.equalizeHist()函数对图像进行直方图均衡化；用cv2.calcHist()函数统计图像各个灰度级的像素点个数。函数的参数：
cv2.calcHist(image, channels, mask, histSize, ranges, accumulate)
函数中各个参数含义如下：
1. image：读入图像，该参数需用“[ ]”括起来。
2. channels：通道编号，如果读入的图像是单通道灰度图像，则此参数值为[0]；对于读入的彩色图像，其值可为[0]、[1]、[2]分别对应通道B、G、R。该参数需用“[ ]”括起来。
3. mask：掩模图像，当统计图像某一区域的直方图时，需要设置该值；当统计整幅图的直方图时，此值设为None。
4. histSize：BINS值，该参数需用“[ ]”括起来。
5. ranges：像素值范围，例如，8位灰度图的像素值范围是[0，256]。
6. accumulate：累计标识，默认为False。如果被设置为True，则直方图在开始计算时不会被清零，计算的是多个直方图的累积结果，用于对一组图像计算直方图。该参数允许从多个对象中计算单个直方图，或者实时更新直方图。该参数是可选的，一般情况下不需要设置。
在python中实现图像均衡化的例子如下：
能够增强整个图像的对比度。
（1）增强效果不易控制，处理的结果总是得到全局均匀化的直方图。
（2）均衡化图像的动态范围扩大了，本质上是扩大了量化间隔，但量化级别（灰度级）反而减少了，导致某些细节消失。
（3）某些图像，若直方图有高峰，经处理后对比度可能过分增强。
（4）导致出现伪轮廓。原来灰度不同的像素经过处理后可能变得相同，形成了一片相同灰度的区域，各区域之间有明显的边界，从而出现了伪轮廓。
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