Android直方图均衡化算法给了我一个非常明亮或红色的图像

我正在对图像进行直方图均衡化。我首先得到RGB图像并将其转换为YUV。我在YUV的Y'上运行直方图均衡化算法，然后转换回RGB。是我，还是图像看起来很奇怪？我做得对吗？这张图片很亮，其他图片有点红

以下是之前/之后的图像：

算法（注释值是我之前用于转换的值。两者产生的结果几乎相同）：

publicstaticvoidcreatecontrast（位图src）{
int width=src.getWidth（）；
int height=src.getHeight（）；
Bitmap processeImage=Bitmap.createBitmap（宽度、高度，src.getConfig（））；
int A=0，R，G，B；
整数像素；
浮动[]Y=新浮动[宽度][高度]；
浮动[]U=新浮动[宽度][高度]；
浮动[]V=新浮动[宽度][高度]；
int[]直方图=新int[256]；
数组。填充（直方图，0）；
int[]cdf=新int[256]；
数组。填充（cdf，0）；
浮动最小值=257；
浮动最大值=0；
对于（int x=0；x最大值）{
max=Y[x][Y]；
}
}
}
cdf[0]=直方图[0]；
对于（inti=1；i这个问题有点老了，但让我来回答

原因是直方图均衡化的工作方式。该算法尝试使用所有0-255范围，而不是给定图像的范围

所以，如果你给它一个深色的图像，它会把相对较亮的像素变成白色，把相对较暗的像素变成黑色

如果你给它一个明亮的图像，出于同样的原因，它会变暗。
我会先创建几个纯色块的测试图像来测试这个。我觉得这个图像看起来很好。我希望你的算法能将图像的某个部分变亮到纯白色。如果你得到一些红色，那就不好了。确保您的RGB->YUV->RGB路径（无均衡）真的是身份功能。谢谢你们的评论。首先，我将使用纯色查看结果，其次，在纯色图像上，我将确保在运行没有histeq的转换时返回相同的图像。@JuanAcevedo hi你明白了吗？我正在做一个类似的项目，我想知道是否可以有一个lo好的，看看你在这个Hi Riga上更新的代码，上面的代码是正确的。对于minMaxCalc，我在我的项目中找不到它。我会再看一下，看看我是否在另一台计算机上有它。
    public static void createContrast(Bitmap src) {

    int width = src.getWidth();
    int height = src.getHeight();

    Bitmap processedImage = Bitmap.createBitmap(width, height, src.getConfig());

    int A = 0,R,G,B;
    int pixel;
    float[][] Y = new float[width][height];
    float[][] U = new float[width][height];
    float[][] V = new float [width][height];
    int [] histogram = new int[256];
    Arrays.fill(histogram, 0);

    int [] cdf = new int[256];
    Arrays.fill(cdf, 0);
    float min = 257;
    float max = 0;

    for(int x = 0; x < width; ++x) {
        for(int y = 0; y < height; ++y) {
            pixel = src.getPixel(x, y);
            //Log.i("TEST","("+x+","+y+")");
            A = Color.alpha(pixel);
            R = Color.red(pixel);
            G = Color.green(pixel);
            B = Color.blue(pixel);

            /*Log.i("TESTEST","R: "+R);
            Log.i("TESTEST","G: "+G);
            Log.i("TESTEST","B: "+B);*/

            // convert to YUV
            /*Y[x][y] = 0.299f * R + 0.587f * G + 0.114f * B;
            U[x][y] = 0.492f * (B-Y[x][y]);
            V[x][y] = 0.877f * (R-Y[x][y]);*/

            Y[x][y] = 0.299f * R + 0.587f * G + 0.114f * B;
            U[x][y] = 0.565f * (B-Y[x][y]);
            V[x][y] = 0.713f * (R-Y[x][y]);
            // create a histogram
            histogram[(int) Y[x][y]]+=1;
            // get min and max values
            if (Y[x][y] < min){
                min = Y[x][y];
            }
            if (Y[x][y] > max){
                max = Y[x][y];
            }
        }
    }

    cdf[0] = histogram[0];
    for (int i=1;i<=255;i++){
        cdf[i] = cdf[i-1] + histogram[i];
        //Log.i("TESTEST","cdf of: "+i+" = "+cdf[i]);
    }

    float minCDF = cdf[(int)min];
    float denominator = width*height - minCDF;
    //Log.i("TEST","Histeq Histeq Histeq Histeq Histeq Histeq");
    for(int x = 0; x < width; ++x) {
        for(int y = 0; y < height; ++y) {
            //Log.i("TEST","("+x+","+y+")");
            pixel = src.getPixel(x, y);
            A = Color.alpha(pixel);
            Y[x][y] = ((cdf[ (int) Y[x][y]] - minCDF)/(denominator)) * 255;
            /*R = minMaxCalc(Y[x][y] + 1.140f * V[x][y]);
            G = minMaxCalc (Y[x][y] - 0.395f * U[x][y] - 0.581f * V[x][y]);
            B = minMaxCalc (Y[x][y] + 2.032f * U[x][y]);*/

            R = minMaxCalc(Y[x][y] + 1.140f * V[x][y]);
            G = minMaxCalc (Y[x][y] - 0.344f * U[x][y] - 0.714f * V[x][y]);
            B = minMaxCalc (Y[x][y] + 1.77f * U[x][y]);
            //Log.i("TESTEST","A: "+A);
            /*Log.i("TESTEST","R: "+R);
            Log.i("TESTEST","G: "+G);
            Log.i("TESTEST","B: "+B);*/
            processedImage.setPixel(x, y, Color.argb(A, R, G, B));
        }
    }