直方圖等化

直方圖等化是一種對比增強技巧，它重新分配像素強度，使直方圖盡可能均勻地散布、填滿整個色調範圍。直觀來說，如果你所有的像素都擠在一條狹窄的中灰帶裡，影像看起來會平淡又褪色；等化會拉伸並重塑那條帶子，使暗處更暗、亮處更亮，並把擁擠的強度階拉開，揭露隱藏的細節。

了不起的洞見在於：你所需要的轉換正是影像自身的累積分布函數。你把每個舊強度 i 映射到新強度 T(i) = round((L-1) * CDF(i))，其中 CDF(i) 是強度小於或等於 i 的像素比例，L 是強度階的數量。這之所以有效，是因為把一個隨機變數自身的 CDF 當作函數套用，會產生（近似）均勻分布：許多像素聚集的階其 CDF 上升陡峭，因而會被攤開到寬廣的輸出範圍，而空的階則被壓縮。這個映射是單調的，所以較亮的像素仍然較亮，保留了排序。由於強度是離散的，結果只是近似平坦，而非完美均勻。

單純的全域等化有兩種失效模式：它會在近乎平坦的區域放大雜訊，而且因為忽略局部脈絡，一個相對於周遭偏暗的區域可能完全沒被處理。自適應直方圖等化以在小區塊（tile）內各自等化來改善，但那會更嚴重地放大雜訊。標準的解方是 CLAHE（對比受限自適應直方圖等化）：它在等化前把每個區塊的直方圖在選定高度處削平（並把削掉的量重新分配），藉此限制對比放大幅度，再以雙線性內插在區塊之間過渡以消除方塊邊界。CLAHE 是醫學與低光影像中的主力工具。