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在EMCCD引起了广泛的关注的同时。其图像灰度校正技术也成为研究的热点。普通的直方图均衡技术有全局直方图均衡以及局部直方图均衡等技术，但普通的直方图均衡在对灰度呈现两端分布,同时在图像的低灰度区域有较多像素点分布的图像进行处理时得不到满意的效果. 传统上,为了克服这个问题,采用直方图匹配算法。即首先根据原图像的灰度分布特点,人为确定较为理想的结果图像的直方图分布,然后通过直方图匹配算法来实现较好的变换效果. 但是使用直方图匹配算法有以下的缺点:10001
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1)要根据原图像的直方图分布情况进行人为的判断，不利于实现图像变换的自动化,不能在实时图像处理系统中使用;
2) 使用直方图均衡匹配算法,相当于执行2遍直方图均衡,计算量较直方图均衡要大一倍,算法比较复杂. 为了解决以上直方图均衡处理中的问题,有学者提出了一种高效的、自适应的算法,使该算法对所有的图像进行变换后都能达到较好的处理效果.。还有人提出直方图双向均衡化概念，即可以在直方图的灰度密度和灰度间距两个方向进行均衡，在增强图像细节的同时，抑制噪声和背景。