数字图像处理：直方图均衡化计算题详解与实例

本篇文档是关于数字图像处理中直方图均衡化的复习精华资料，主要针对8位灰度级的图像处理问题。直方图均衡化是一种常见的图像增强技术，其目的是通过改变图像像素值的概率分布，使得图像的整体亮度更加均匀，从而提高图像的对比度和视觉效果。 题目要求对一个64x64的8位图像进行直方图均衡化，该图像的灰度级分布如表1所示。原始图像中各个灰度级的像素个数及其概率（占总像素的比例）已经给出。在这个过程中，首先要计算累积分，也就是每个灰度级之前的累计像素比例。接着，根据累积分和图像的灰度级别（本题中为8），确定新的灰度级映射关系，例如0到1映射到1，1到3映射到3，以此类推。 在均衡化后，图像的灰度级分布会有所改变，例如原来灰度值为0的像素映射到1，原来的1023像素映射到最高的灰度级别。直方图也被更新，反映出这种变化。原始图像的直方图与均衡化后的直方图进行了对比，显示了处理前后像素分布的差异。 直方图均衡化算法的核心在于调整像素值的分布，使图像的动态范围得到扩展，这对于改善低对比度图像、增强细节以及提高图像的视觉吸引力具有重要作用。在实际应用中，直方图均衡化广泛用于医学影像分析、图像处理软件和机器视觉等领域。 总结来说，本题详细介绍了如何通过直方图均衡化来优化图像，包括计算步骤、映射规则以及直方图的绘制，这些都是理解并掌握数字图像处理基础的重要环节。