如何在遥感图像处理中应用直方图正态化技术，以提升图像的对比度和信息可读性？请结合直方图均衡化和直方图匹配给出具体的操作步骤。

遥感图像处理中，直方图正态化技术是通过将图像直方图转换为近似高斯分布来改善图像视觉效果和增强信息可读性的重要方法。为了深入了解和应用直方图正态化技术，建议阅读《遥感图像增强技术：直方图正态化与均衡化》。下面将结合直方图均衡化和直方图匹配，为你提供具体的实施步骤。

参考资源链接：[遥感图像增强技术：直方图正态化与均衡化](https://wenku.csdn.net/doc/5wdxsagnwe?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，进行直方图均衡化。直方图均衡化是一种改善图像对比度的非线性变换技术，它将图像的直方图分布调整为均匀分布，以此来增强图像的整体对比度。具体操作如下：
1. 计算图像的累积分布函数(CDF)。
2. 应用累积分布函数到原始图像的每个像素值上，得到新的像素值。
3. 生成新的图像，该图像的直方图是均匀分布的。

接下来，应用直方图正态化。直方图正态化旨在使图像的直方图接近高斯分布，从而提升图像的自然外观。具体步骤包括：
1. 确定图像的均值和标准差。
2. 利用正态分布公式调整图像直方图，使之接近高斯分布。

最后，实施直方图匹配。直方图匹配是一种通过调整图像直方图，使其与另一图像或目标直方图相似的技术。其步骤通常为：
1. 分别计算源图像和目标图像的直方图。
2. 采用累积分布函数(CDF)将源图像的直方图映射到目标直方图。
3. 得到与目标直方图相匹配的增强图像。

通过这三个步骤，可以有效地提升遥感图像的对比度和信息可读性。为了更深入地理解这些技术，建议在学习《遥感图像增强技术：直方图正态化与均衡化》的基础上，进一步探索相关的图像处理工具和软件，如MATLAB或OpenCV，这些工具能够提供实际操作的平台和更多高级功能。

参考资源链接：[遥感图像增强技术：直方图正态化与均衡化](https://wenku.csdn.net/doc/5wdxsagnwe?spm=1055.2569.3001.10343)