然而面對一張過暗、模糊或對比過小的圖片，等同於無法正確取得圖片內含的資訊。也因此，我們必須經過特定程序使得圖片內含的資訊得已重新顯現。
直方圖均衡化 (Histogram Equalization) 正是可以用來處理圖片局部過暗的方式之一；其藉由像素個數的累積特性 (單調遞增函數) 計算每一像素值出現的次數並以此將灰階直方圖重新進行調整，在調整過程中，像素個數之間的關係不會改變，只會將該個數重新分配到新的灰階值上，以增強圖片的對比度。
上圖左：原圖，其內容過於模糊，色調過於接近難以辨識。
上圖右：經由 Histogram Equalization 後重新輸出，其辨識度大大提升。
下圖左：原圖，其直方圖。
下圖右：經由 Histogram Equalization 後之直方圖。
這邊分別利用三種方法來實現這個效果：
《方法一》使用內建函式完成。
《方法二》使用自定義程序計算。
《方法三》完全使用低階函式計算。
有個陷阱，
你發現了嗎？
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