關於直方圖的比較官方的解釋版本，建議先看看這個，挺有用，看了好幾次我就明白了：http://baike.baidu.com/item/%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9B%BE%E5%9D%87%E8%A1%A1%E5%8C%96

下面是我通俗的解釋：

如下圖，是一個直方圖，橫坐標是0~255的灰度值，縱坐標是相應灰度值在圖片中的概率：

我們來個更極端的，假如說，圖片的的灰度值都集中在第三個和第四個峰值，（縱坐標數值是不對的，這裏只是示意，忽略具體數值）如下圖：

那麽就有這麽一個上圖的累積分布函數F,如下草圖所示：

均衡化就是讓某灰度值數量少的點數量變得更少，讓某灰度值數量多的點數量變得更多，用縱坐標s*255代替橫坐標r，對圖像所有的點都進行這樣的操作，比如說圖像中的某一個像素值是40 ，就會變成0.1*255，像素值是80，就會變成0.8*255，像素值是160，就會變成0.12*255，等等，對每一個點都用s*255代替r。

所以：

（1）0~80的灰度值的r，都會變成0.1*255，這些點少，0~80的灰度值都會變成0.1*255，相應原來圖片中的點像素值在0~80的，都會變成0.1*255，縮小了。

（2）81~160的灰度值都會相應變化，由於數值多，所以乘以255後，映射的灰度值範圍就越廣，擴大了。

（3）161~255的灰度值的點少，相應點的灰度值就會映射到0.12*255，這一個點上，縮小了。

我哪裏有講的不對的地方，還請大家指正發起進攻(　 ′-ω ?)▄︻┻┳══━一

我理解的直方圖均衡化