photoshop色调均化功能通常是在进行修片处理前期比较常用的功能之一，其对扩展图像的对比度，增强视觉效果有一定的作用。在很多课本或者文章中，也称这种处理为灰度均衡化、直方图均衡化等等。算法原理都是对原始图像统计其直方图，然后通过累计分布函数，重新隐射直方图数据，使每个色阶的的分布概率都往一致的方向调整。我看到的网络上的代码，抑或是一些教材中的代码，对这个过程的描述都是相当的冗余，要么是代码累赘，效率低下，要么是萝莉啰唆，很是难受。

   在给出我的代码之前，还需要说明一些问题。对于灰度图像，由于只有一个通道，这个问题不明显，对于常见的24位图像，由于有RGB三个通道，那就存在是每个通道都单独均衡还是三通道联合计算直方图，然后利用相同的映射表在隐射RGB数据了，经过我的测试，在Photoshop中，是取的后者。

for (Y = 0; Y < Height; Y++)    {        Pointer = Scan0 + Y * Stride;               // 定位到每个扫描行的第一个像素，以避免溶于数据的影响        for (X = 0; X < Width; X++)        {            HistGram[*Pointer]++;                   // Blue            HistGram[*(Pointer + 1)]++;             // Green            HistGram[*(Pointer + 2)]++;             // Red                Pointer += 3;                           // 移向下一个像素        }    }    Num = 0;    for (Y = 0; Y < 256; Y++)    {        Num = Num + HistGram[Y];        Lut[Y] = (byte)((float)Num / (Width * Height * 3) * 255);       // 计算映射表    }    for (Y = 0; Y < Height; Y++)    {        Pointer = Scan0 + Y * Stride;        for (X = 0; X < Width * 3; X += 3)          //  也可以这样写        {            Pointer[X] = Lut[Pointer[X]];            Pointer[X + 1] = Lut[Pointer[X + 1]];            Pointer[X + 2] = Lut[Pointer[X + 2]];        }    }

　　算法部分就是这么简单的二十几行代码，代码清晰，执行效率又特别高，数码相机中常见的4000*3000的照片100ms内就可以处理完。

    一副图像如果执行了一次色调均化，那么再次执行色调均化应该不会有任何像素发生变换了。

    从广义上讲，色调均化可以看成是直方图匹配的一个特例，即匹配的直方图分布为一条水平线。

    一些书中的色调均化是对各通道分别进行校正的，似乎这样处理的效果容易导致图像整体颜色不搭配，比如经典的Lena图：

             

                      原图                               PS的色调均化                               郎锐课本上的效果

   C#版色调均化代码：