大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于c语言直方图均衡化的问题，于是小编就整理了3个相关介绍c语言直方图均衡化的解答，让我们一起看看吧。
直方图均衡化和规定化的区别和联系？
均衡化和规定化都是通过全局直方图调节来改变图像的对比度,其实就是根据一个表来做映射。
区别：
生成具有指定直方图的图像的方法称为直方图匹配或直方图规定化。
直方图均衡化是将原图像经变换生成一幅灰度级较为均衡化的图像。
为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生？
对离散图像进行直方图均衡化时，可能会出现以下问题导致无法产生预期的效果：
1. 离散图像的像素值可能存在离散分布，而直方图均衡化是通过对图像的灰度级进行统计分析并重新分配像素值来达到增强图像对比度的目的。如果离散图像的像素值分布过于离散，直方图均衡化可能无法准确捕捉到离散像素值的分布情况，导致无法实现有效的对比度增强。
2. 离散图像的像素值可能存在缺失或异常值。直方图均衡化需要统计每个灰度级的像素数量并重新分配像素值，如果存在缺失或异常值的像素，可能会影响统计结果的准确性，从而影响直方图均衡化的效果。
3. 离散图像的灰度级数量可能过少。直方图均衡化需要将灰度级范围划分为多个子范围，并对每个子范围进行统计和重新分配像素值。如果离散图像的灰度级数量过少，划分出的子范围也可能过少，导致无法实现有效的对比度增强。
因此，一般情况下对离散图像进行直方图均衡化可能会因为以上问题而无法产生预期的效果。为了提高离散图像的对比度和清晰度，可以***用其他图像技术，如阈值分割、形态学操作、局部对比度增强等。
直方图均衡的基本原理及流程？
直方图均衡是一种用于图像处理和增强的技术，旨在通过调整图像像素的亮度分布，使得图像的对比度更好，细节更加清晰。其基本原理是通过重新分配图像像素灰度级的频率分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度范围内。
直方图均衡的基本流程如下：
获取图像直方图：首先，通过统计图像中每个灰度级的像素数量，得到图像的原始直方图。
计算累积分布函数（CDF）：将原始直方图转换为累积分布函数（CDF），计算每个灰度级的累积概率。CDF表示每个灰度级在整个图像中出现的累积百分比。
均衡化CDF：将CDF进行线性拉伸，使得CDF在整个灰度范围内均匀分布。这样可以使得低亮度和高亮度的像素被均匀地分布在图像的灰度范围内。
到此，以上就是小编对于c语言直方图均衡化的问题就介绍到这了，希望介绍关于c语言直方图均衡化的3点解答对大家有用。
