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  這種方法通常用來增加許多影象的全域性對比度,尤其是當影象的有用資料的對比度相當接近的時候。通過這種方法,亮度可以更好地在直方圖上分佈。這樣就可以用於增強區域性的對比度而不影響整體的對比度,直方圖均衡化通過有效地擴充套件常用的亮度來實現這種功能。  這種方法對於背景和前景都太亮或者太暗的影象非常有用,這種方法尤其是可以帶來X光影象中更好的骨骼結構顯示以及曝光過度或者曝光不足照片中更好的細節。這種方法的一個主要優勢是它是一個相當直觀的技術並且是可逆操作,如果已知均衡化函式,那麼就可以恢復原始的直方圖,並且計算量也不大。這種方法的一個缺點是它對處理的資料不加選擇,它可能會增加背景噪聲的對比度並且降低有用訊號的對比度。

  考慮一個離散的灰度影象 {"x"},讓 "n" 表示灰度 "i" 出現的次數,這樣影象中灰度為 "i" 的畫素的出現概率是 "L" 是影象中所有的灰度數(通常為256),formula_2 是影象中所有的畫素數,formula_3 實際上是畫素值為 "i" 的影象的直方圖,歸一化到 [0,1]。  把對應於 "p" 的累積分佈函式,定義為: 是影象的累計歸一化直方圖。  我們建立一個形式為 "y" = "T"("x") 的變換,對於原始影象中的每個值它就產生一個 formula_5,這樣 formula_5 的累計概率函式就可以在所有值範圍內進行線性化,轉換公式定義為: 對於常數 "K"。CDF的性質允許我們做這樣的變換(參見逆分佈函式);定義為 其中 "k" 屬於區間 [0,L)。注意 T 將不同的等級對映到 formula_9 域,為了將這些值對映回它們最初的域,需要在結果上應用下面的簡單變換:  上面描述了灰度影象上使用直方圖均衡化的方法,但是通過將這種方法分別用於影象RGB顏色值的紅色、綠色和藍色分量,從而也可以對彩色影象進行處理。

  實際上,對彩色分量rgb分別做均衡化,會產生奇異的點,影象不和諧。一般採用的是用HSL和HSV色彩空間進行亮度的均衡即可。

  下面的這個例子是一個8位的8×8灰度影象:  該灰度影象的灰度值出現次數如下表所示,為了簡化表格,出現次數為0的值已經被省略  累積分佈函式(cdf)如下所示,與上一表格類似,為了簡化,累積分佈函式值為0的灰度值已經被省略  如表格所示,灰度值最小值為52,最大值為154. 通常,直方圖均衡化算式如下:  累積分佈函式最小值cdf在本例中為1,最大值cdf在本例中為64,而L則是灰度級數(如本例中,影象為8位深度,則灰度級數共有2^8=256級數,這也是最常見的灰度級數).則對於本例的直方圖均衡化算式為:  例如,灰度為78的畫素的累積分佈函式為46,均衡化後,灰度值變化為:  直方圖均衡化後,影象的灰度值變化如下表所示:  注意:原最小灰度值52變為了0,而最大灰度值154變為了255
直方圖均衡化是影象處理領域中利用影象直方圖對對比度進行調整的方法。