私はopencvチュートリアルを読んでいて、ヒストグラムの等化について詳しく説明しています。私はウィキペディアで調べました、問題を正確に要約する良い例があります：
元の：
均等化：
しかし、この結果を得るために私は別のアプローチをとります：
オリジナルの最小値と最大値を見つける
その上ですべてを正規化（リマップ）します。
ヒストグラムなし、累積分布関数なし。確かにもっと愚かなアプローチですが、違いがわかりません。なぜヒストグラム等化を使用するのですか？誰かが理由を明らかにするのを手伝ってくれる？
回答:
違いは、この方法では、ヒストグラムを想像すると、0から255の範囲に拡大するだけですが、その形状は保持されます。ヒストグラムの等化は、ヒストグラムを引き伸ばすだけでなく、平坦にすることも試みます。これにより、グレーのすべての色合いのピクセルがほぼ均等に分散されます。
特定のアプリケーションの方が他のアプリケーションよりも優れている理由に関して、それはアプリケーション固有です。
編集：
コントラストストレッチ（あなたの方法）：
ヒストグラム均等化：
ご覧のとおり、元の画像のピクセルの大部分は灰色で、中央の大きなピークで表されていました。コントラストストレッチを実行すると、最も暗いピクセルが黒になり、最も明るいピクセルが白になっても、ピークはまだそこにあります。対照的に（しゃれた意図）、ヒストグラムストレッチを使用すると、より平坦なヒストグラム応答が得られます。これにより、実際には画像の全体的なコントラストが増加します。