直方图均衡化

  假设灰度级为归一化至范围[0, 1]内的连续量，并令p_r(r)表示某给定图像中的灰度级的概率密度函数（PDF），其下标用来区分输入图像和输出图像的PDF。假设我们队输入灰度级执行如下变化，得到（处理后的）输出灰度级s：

 在Matlab中，直方图均衡化的实现由工具箱中的函数histeq实现，该函数的语法为g = histeq(f, nlev)式中，f为输入图像，nlev是为输出图像指定的灰度级数。若nlev等于L（输入图像中可能的灰度级总数），则histeq直接执行变换函数。若小于L，则划分灰度级，以便能够得到较为平坦的直方图。与函数imhist不同，histeq中的默认值为nlev = 64.一般来说，我们将nlev赋值为弧度及的最大可能数量（通常为256），因为这样能够得到较为准确的结果。

以下为代码展示：

>> f = imread('Fig0308(a)(pollen).tif');
>> figure, imshow(f)
>> figure, imhist(f)
>> ylim('auto')
>> g = histeq(f, 256);
>> figure, imshow(g)
>> figure, imhist(g)
>> ylim('auto')