Histogram Equalization, Image Processing, Grayscale, Opencv, Computer Vision.
軸是這些灰階出現的頻率，這邊以 H(p) 代稱。 基於前言提到的想法，假設理想影像的灰階是 q ，那頻率分佈就是 G(q)，直觀一點來看，我們希望做出以下圖示的轉換： 這邊的色塊只是個示意，並不代表真實的值，但理想上我們希望每個灰階值在一張影像中出現的頻率是接近的。 接著來看柱狀圖等化法在數學上如何被描述與應用。  這邊再次將符號定義重申一次： 原始影像的灰階稱為 p，出現頻率為 H(pi) 期望影像的灰階稱為 q，出現頻率為 G(qi) 因為轉換前後頻率一定相等（離散頻率總和不變），所以可寫出下列公式： 這邊的 pk 指的是原始柱狀圖灰階最大的地方，p0 則相反，是指灰階最小的地方。