数字图像的直方图均衡化是常用的图像增强方法，因为均衡化是自动完成的，无需人工干预，而且常常得到比较满意的结果。下面的程序是利用OPENCV提供的函数，实现这个功能。需要OPENCV B4.0的支持，在VC6下编译通过。

// 
// perform histgram equalization for single channel image 
// AssureDigit Sample code 
// 
 
 
#include "cv.h" 
#include "highgui.h" 
 
#define HDIM    256    // bin of HIST, default = 256 
 
int main( int argc, char** argv ) 
{ 
    IplImage *src = 0, *dst = 0; 
    CvHistogram *hist = 0; 
    
    int n = HDIM;     
    double nn[HDIM]; 
    uchar T[HDIM]; 
    CvMat *T_mat; 
    
    int x; 
    int sum = 0; // sum of pixels of the source image 图像中象素点的总和 
    double val = 0; 
    
    if( argc != 2 || (src=cvLoadImage(argv[1], 0)) == NULL)  // force to gray image 
        return -1; 
    
    cvNamedWindow( "source", 1 ); 
    cvNamedWindow( "result", 1 ); 
    
    // calculate histgram 计算直方图 
    hist = cvCreateHist( 1, &n, CV_HIST_ARRAY, 0, 1 );  
    cvCalcHist( &src, hist, 0, 0 ); 
    
    // Create Accumulative Distribute Function of histgram 
    val = 0; 
    for ( x = 0; x < n; x++) 
    { 
        val = val + cvGetReal1D (hist->bins, x); 
        nn[x] = val; 
    } 
 
    // Compute intensity transformation 计算变换函数的离散形式 
    sum = src->height * src->width; 
    for( x = 0; x < n; x++ ) 
    { 
        T[x] = (uchar) (255 * nn[x] / sum); // range is [0,255] 
    } 
 
    // Do intensity transform for source image 
    dst = cvCloneImage( src ); 
    T_mat = cvCreateMatHeader( 1, 256, CV_8UC1 ); 
    cvSetData( T_mat, T, 0 );    
    // directly use look-up-table function 直接调用内部函数完成 look-up-table 的过程 
    cvLUT( src, dst, T_mat ); 
 
    cvShowImage( "source", src ); 
    cvShowImage( "result", dst ); 
    cvWaitKey(0); 
 
    cvDestroyWindow("source"); 
    cvDestroyWindow("result"); 
    cvReleaseImage( &src ); 
    cvReleaseImage( &dst ); 
    cvReleaseHist ( &hist ); 
    
    return 0; 
}