python实现直方图规定化（内附详细代码）

直方图规定化，实现对图像的增强效果的VC++代码。非常有用。

利用高斯函数实现直方图规定化，小程序，图像处理课程小作业。自用

霾天气条件下获得的图像受到了严重的退化，具有对比度下降、景物不清晰、颜色变得暗淡等特点，这大大降低了图像的应用价值。即使在晴朗的天气条件下拍摄的照片，由于大气的散射的作用，照片的清晰度同样受到影响。这是因为空气中存在的灰尘、雾和烟等，这些因素导致物体表面颜色变淡和整幅图像的对比度降低。这给工业生产及人们的日常生活带来了很大影响。因此许多领域都要用到去雾算法，比如目标识别、遥感等。因而有雾图像特征清晰化的研究具有非常重要的意义。 本文利用图像处理的方法对雾霾图像进行增强处理，主要采用直方图规定化的方式减少雾霾对图像的影响，提高图像的清晰度和质量。实验部分，采用直方图规定化和直方图均衡化的方式相对比，以此来体现直方图规定化的优势。实验结果表明，直方图规定化能够有效的部分去出雾霾图像中的雾，从而实现图像的增强效果。

规定化直方图 规定灰度为[zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.3,zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.1] 均衡化直方图

根据参考图像各个通道的灰度分布，将一副图像的灰度分布映射过去，使映射后的两幅图像灰度分布非常接近，被称为histogram matching或者histogram specification，常用于网络训练的图像数据扩增

直方图规定化程序（自己编的，matlab），和自带的函数效果一样，大家可以看看里面的内容