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因为直方图均衡化后，原来几个像素的灰度会被分配给其他的灰度，像素相对集中。经过处理后的图像灰度范围变大，对比度变大，清晰度变大，可以有效地增强图像。
直方图均衡化是一种在图像处理领域使用图像直方图来调整对比度的方法。这种方法通常用于提高许多图像的局部对比度，特别是当有用数据的对比度非常接近时。这样，亮度可以更好地分布在直方图上。这样，就可以在不影响整体对比度的情况下增强局部对比度。直方图均衡化可以通过有效地扩展常用的亮度来实现这一功能。
一般来说，低通滤波器是平滑的，比如高斯模糊滤波器，所以高通滤波器应该寻找边界。直方图均衡化的主要用途是将大面积的距离近似灰度化，使其看起来更清晰。例如，输入图像的灰度范围是0-20。直方图均衡化后，灰度分布将变为0-255。直方图均衡化，然后高通滤波，即，增强，然后边界，有时可以使用。先是高通滤波，然后是直方图均衡化，你不知道该怎么办。如何加强边境？如果边界梯度很弱，结果图像会很灰，显得毫无意义。图像处理的特点是没有通用的方法。必须在不同的场合，针对不同的图像，采用不同的处理方法或处理顺序。你可以多读书，多尝试。
直方图均衡化方法的基本思想是用更多的像素扩大灰度，用更少的像素降低灰度。
从而达到图像清晰的目的。
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