直方图
图像直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图，给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素，即统计一幅图某个亮度像素数量。
直方图作为一种简单有效的基于统计特性的特征描述子，在计算机视觉领域广泛使用。
它的优点主要体现在两个方面：
- 其一，对于任意一个图像区域，直方图特征的提取简单方便
- 其二，直方图表征图像区域的统计特性，可以有效表示多模态的特征分布，并且本身具备一定的旋转不变性。
参考文章
直方图均衡化
直方图均衡化的目的
有时候我们拿到的图像要么偏亮，要么偏暗，就会影响计算机的判断，直方图均衡化的目的就是使图像增强
直方图均衡化就是将原图像的直方图通过变换函数变为均匀的直方图，然后按均匀直方图修改原图像，从而获得一幅灰度分布均匀的新图像（注意这里的均匀不是平均）。直方图均衡化就是用一定的算法使直方图大致平和的方法
为了将原图像的亮度范围进行扩展，需要一个映射函数，将原图像的像素值均衡映射到新直方图中，这个映射函数有两个条件：
1.为了不打乱原有的顺序，映射后亮、暗的大小关系不能改变
2.映射后必须在原有的范围内，比如（0-255）
步骤
1.依次扫描原始灰度图像的每一个像素，计算出图像的灰度直方图H
2.计算灰度直方图的累加直方图
3.根据累加直方图和直方图均衡化原理得到输入与输出之间的映射关系。
4.最后根据映射关系得到结果：dst(x,y)=H’(src(x,y))进行图像变换
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