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灰度图像直方图：
8位灰度图计算机中的颜色表示范围0-255，共计256个值。如果把一张具体灰度图看成是一个样本空间，那么0-255可以看成256个事件，这256个事件的概率分布就是灰度图像的直方图。因此可以使用概率的一些理论来分析、修改灰度图。
图一是灰度图，图二是直方图，

图一

在介绍直方图均衡前，先说说图像对比度。
图像的对比度是图像上亮处与暗的主观对比效果，在直方图上可以看作是图像最大值与最小值之间的距离（假设图像不存在噪声的干扰）。

直方图均衡：
就是变换图像的灰度级，使得灰度值在直方图中变成均匀分布，以此提高图像的对比度。
下面是用matlab实现的直方图均衡：

其直方图：

公式推导：
考虑连续的情形，假设图像的像素x范围[0,1], 那么变换函数y=f(x)也要将x映射到相同的范围，并且最终的概率分布为均匀分布，这里为p(y)=1,yϵ[0,1]，我们同样假定所有在dx范围内的灰度值对应于输出图像中的dy内。正由于变换之后的像素数量不变，有：
p(y)dy=p(x)dx
如下图：


C实现直方图均衡：

void hist_eq(uint8_t* gray, int width, int height)
{   int i;int j;uint32_t sum;uint32_t y[256];uint32_t h[256] = {0};uint8_t* img;uint32_t s;img = gray;for(i = 0; i < height; i++){for(j = 0; j < width; j++){h[*img++]++;}}sum = width * height;s = 0;for(i = 0; i < 256; i++){   s += h[i];y[i] = s;}img = gray;for(i = 0; i < height; i++){for(j = 0; j < width; j++){*img = (y[*img] * 255  + (sum >> 1))/ sum;img++;}}
}

上面代码输入为灰度图像，没有考虑字节对齐。

效果：

均衡后的直方图：

这里的直方图效果跟matlab有差异，不知道matlab如何实现的。