Python实现直方图均衡基本原理解析

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1. 基本原理 通过一个变换,将输入图像的灰度级转换为`均匀分布`,变换后的灰度级的概率密度函数为 $$P_s(s) = \frac{1}{L-1}$$ 直方图均衡的变换为 $$s = T(r) = (L-1)\int_0^r {P_r(c)} \,{\rm d}c $$ $s$为变换后的灰度级,$r$为变换前的灰度级$P_r(r)$为变换前的概率密度函数2. 测试结果 图源自skimage 3.代码 import numpy as np def hist_equalization(input_image): ''' 直方图均衡(适用于灰度图) :param input_

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