直方图

直观地表示了图像亮度值的分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。因此，直方图曲线形态可以反映图像的质量。

需要知道的是：

1. 直方图形状为正太分布时是比较理想的图像，表现有较好的层次感和图像的亮度适中，图像信息清楚、质量好
2. 峰值偏向灰度等级(2n)轴的左侧或右侧时，说明图像的总体偏暗或偏亮
3. 峰值过陡或过窄时，表示图像像素的亮度值过于集中，说明图像无层次感

2与3情况均表现为图像对比度较小，图像信息不清楚，图像质量较差

直方图类型：

对比度

对比度较大，反映图像的亮度值变化范围大，目标地物被识别的可能性就大
对比度较小，目标与背景难以区别，识别的可能性就小

对比度增强 就是 一种通过改变图像像素的亮度值分布来改变图像像素对比度

将图像中过于集中的像素分布区域（亮度值分布范围）拉开扩展，扩大图像反差的对比度，增强图像表现的层次性

对比度的线性变换

图像亮度值原范围[a1,a2]拉伸或缩小到[L1,L2] (线性拉升或缩小)

对比度的非线性变换

常用方法：对数变化、指数变换、查找表法和直方图调整

对数变换

常用于扩展低亮度区（暗区），压缩高亮度区的对比度，以突出阴暗区的目标，或使暗区层次显示清晰
例：比较潮湿的地区或山体阴影区内的地物目标

LOGe函数特征：x越大（△x），y越大(△y)，而且△y比△x更大–>
亮度(x轴)越大，其经过lg函数后，值(y轴)变得更小
–>高亮度(x值大)，LOGe(x)之后值变得更小
–>对数变换突出低值(x值小)，压缩高值(x值大)

指数变换

对于图像中亮的部分，扩大了灰度间隔，突出了细节；对于图中暗的部分，缩小了灰度间隔，弱化了细节

与对数互为逆运算
如果地物目标既分布在暗区又出现在亮区，或者地物目标本身有亮有暗，可以配合使用对数与指数变换

查找表方法

将输入图像的亮度值与输出图像的亮度值用关系表格表现出来，当输入某一亮度值时，通过查找表求得相应的输出图像亮度值

直方图调整

1. 直方图均衡化
   把一幅已知灰度概率密度分布的图像，通过图像均衡化处理，产生一幅有近似均匀直方图的图像，使得原直方图上灰度分布较密集的部分被拉伸、较稀疏的部分被压缩

   1. 各灰度级中像素出现的频率近似相等
   2. 原图像上像素出现频率小的灰度等级被合并，数据被压缩；像素出现频率高的灰度等级被拉伸，突出图像的细节信息
   3. 直方图均衡化在增强图像反差的同时，也增强了图像的颗粒感

2. 指定直方图法(直方图规定化处理)

此两种方法都要通过变换函数G(r)，使原图灰度值频率分布变换为所希望的直方图，并根据新直方图变原图像各像素的灰度值