我理解的直方图均衡化

关于直方图的比较官方的解释版本，建议先看看这个，挺有用，看了好几次我就明白了：http://baike.baidu.com/item/%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9B%BE%E5%9D%87%E8%A1%A1%E5%8C%96

下面是我通俗的解释：

如下图，是一个直方图，横坐标是0~255的灰度值，纵坐标是相应灰度值在图片中的概率：

我们来个更极端的，假如说，图片的的灰度值都集中在第三个和第四个峰值，（纵坐标数值是不对的，这里只是示意，忽略具体数值）如下图：

那么就有这么一个上图的累积分布函数F,如下草图所示：

均衡化就是让某灰度值数量少的点数量变得更少，让某灰度值数量多的点数量变得更多，用纵坐标s*255代替横坐标r，对图像所有的点都进行这样的操作，比如说图像中的某一个像素值是40 ，就会变成0.1*255，像素值是80，就会变成0.8*255，像素值是160，就会变成0.12*255，等等，对每一个点都用s*255代替r。

所以：

（1）0~80的灰度值的r，都会变成0.1*255，这些点少，0~80的灰度值都会变成0.1*255，相应原来图片中的点像素值在0~80的，都会变成0.1*255，缩小了。

（2）81~160的灰度值都会相应变化，由于数值多，所以乘以255后，映射的灰度值范围就越广，扩大了。

（3）161~255的灰度值的点少，相应点的灰度值就会映射到0.12*255，这一个点上，缩小了。

我哪里有讲的不对的地方，还请大家指正发起进攻(　 ′-ω ?)▄︻┻┳══━一