在图像处理领域，"图像均衡化"是一种常用于改善图像质量的技术，特别是在图像存在过曝或过暗问题时。过曝是指图像中的某些区域过于明亮，导致细节丢失，而过暗则是指图像整体或局部太暗，难以看清细节。均衡化就是通过调整图像的亮度分布，使图像的亮部和暗部的细节得以更好地展现。
均衡化通常指的是直方图均衡化，它基于图像的直方图来实现。直方图是描述图像像素亮度分布的图形，横轴表示亮度级别，纵轴表示对应亮度级别的像素数量。如果图像过曝，直方图的右侧会聚集大量像素；过暗时，直方图则偏向左侧。均衡化的目的就是拉伸直方图，使得整个亮度范围得到充分利用。
均衡化过程首先计算图像的累积分布函数（CDF），CDF反映了图像中像素亮度值小于或等于某个特定值的像素比例。然后，通过一个映射函数，将原始像素值转换为新的像素值，使得新的直方图更加均匀，覆盖整个可用的亮度范围。这样，即使是原本过曝或过暗的区域，也能呈现出更多的细节。
在实际应用中，直方图均衡化可以被用于多种情况。例如，在医学成像中，可以提高低对比度图像的可读性；在天文图像处理中，可以帮助揭示深空天体的细节；在监控摄像头图像处理中，能改善光照不均匀带来的影响。
在编程实现上，常用的语言如Python的OpenCV库提供了现成的直方图均衡化函数`cv2.equalizeHist()`，可以方便地对灰度图像进行均衡化处理。对于彩色图像，可以分别对每个颜色通道进行均衡化，或者使用自适应均衡化，即根据图像的局部区域来计算映射函数，以处理图像局部光照变化的问题。
图像均衡化是图像处理中的一个重要工具，它通过对图像的亮度分布进行优化，增强图像的对比度，改善过曝和过暗问题，使图像的视觉效果更佳，同时也能提升后续分析和处理的效果。在实际操作中，应结合具体的应用场景和需求选择合适的均衡化策略。
