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1.基本原理

    灰度均衡是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法，它可以产生一副灰度级分布概率均匀的图像。也就是说，经过灰度均衡后的图像在没一级灰度上像素点的数量相差不大。公式见下图，为灰度值为x的像素点的个数，n为总像素点

2.代码实现（代码是我以前自学图像处理时写的，代码很粗糙没做任何优化，但很好理解）

    此代码中“origiin”一般为灰度图片，彩色图片转灰度图片，可参考我的一篇博客：彩色图转灰度图之c++实现（qt + 不调包）

/*灰度均衡函数*/
QImage* MainWindow::GrayEqualize(QImage* origiin)
{QImage* newImage = new QImage(origiin->width(), origiin->height(), QImage::Format_ARGB32);int r, g, b;unsigned char* graydata = origiin->bits();long lTemp;std::vector<int> hist(256);std::vector<int> map(256);for (int i=0;i!=origiin->width();i++){for (int j=0;j!=origiin->height();j++){int index = int(*graydata);hist[index] = hist[index]+1;graydata+=4;}}graydata = NULL;for (int i = 0; i < 256; i++){lTemp = 0;for (int j = 0; j <= i; j++)lTemp += hist[j];map[i] = (int) (lTemp * 255.0f / origiin->width() / origiin->height());}unsigned char* graydata1 = origiin->bits();for(int y = 0; y < newImage->height(); y++){for(int x = 0; x < newImage->width(); x++){int index = int(*graydata1);r = g = b = map[index];graydata1+=4;newImage->setPixel(x, y, qRgb(r, g, b));}}graydata = NULL;return newImage;
}

3.参考资料：

    数字图像处理——技术详解与Visual C++实践（左飞等著），写代码与写博客的时间相差两年，至于还参考其他的资料不，我已经忘记了，如若需要，我可以补上去