图像处理技术在各个领域都有着广泛的应用，而直方图均衡化作为一种重要的图像增强技术，在图像处理中起着至关重要的作用。本文将介绍直方图均衡化的基本原理，并探讨其在C语言中的实现方法，以期为相关领域的研究者提供参考。
一、直方图均衡化原理
1. 直方图
直方图是描述图像灰度分布的一种图形表示方法。在直方图中，横坐标表示图像的灰度值，纵坐标表示对应灰度值出现的频数。
2. 直方图均衡化
直方图均衡化是一种通过调整图像直方图，使图像的对比度增强、灰度分布均匀的技术。其基本原理是：将原图像的直方图进行线性变换，得到新的直方图，然后根据新的直方图对原图像的像素值进行重新分配，从而实现图像增强。
3. 直方图均衡化公式
设原图像为f(x,y)，其直方图为H(f)，均衡化后的图像为g(x,y)，其直方图为G(g)，则有：
G(g) = k H(f)
其中，k为归一化系数，满足：
k = 1 / ∑(g∈G(g)) g
g(x,y) = ∑(f∈H(f)) (g(x,y) - g_min) / (g_max - g_min)
其中，g_min和g_max分别为G(g)的最小值和最大值。
二、直方图均衡化C语言实现
1. 准备工作
在C语言中实现直方图均衡化，需要用到以下库：
（1）OpenCV：用于图像读取、显示和基本图像处理操作；
（2）Matplotlib：用于绘制直方图。
2. 代码实现
以下是一个简单的直方图均衡化C语言实现示例：
```c
include
include
include
// 计算直方图
void calculateHistogram(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst) {
int histSize = 256;
float range[] = {0, 256};
const float histRange = {range};
cv::Mat hist;
cv::calcHist(&src, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);
normalize(hist, hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());
dst = hist;
}
// 直方图均衡化
void histogramEqualization(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst) {
cv::Mat hist;
calculateHistogram(src, hist);
int histSize = 256;
float range[] = {0, 256};
const float histRange = {range};
cv::Mat histEq;
cv::equalizeHist(src, histEq);
dst = histEq;
}
int main() {
cv::Mat src = cv::imread(\
