Histogram Equalization, Image Processing, Grayscale, Opencv, Computer Vision.
再來則是開始將已知的變數代入，首先我們假設影像長寬是 M * N，那期望影像的灰階機率則是： 這邊的 q0 和 qk 需要人為事先定義好，通常這兩個值會拉得很開，這樣灰階分布才不會集中。 而 H(p) 和 G(q) 皆為非零的灰階值種類，且因為是同張影像所以必定相等，接著可以引進機率守恆概念開始找出一個 function，使 f(p) = q： 也就等價於： 這時 q 就成了我們的待解變數，經過移項可得： 這裡從 p0 做積分積到 p 的值其實是已知的，依離散形式可得： 這就是我們一開始要找的 f(p)，接著來看看實際應用。 實作應用