直方图均衡化通过把输入图像的灰度级图占到较宽灰度范围来实现图像增强。本节能够规定在进行处理后想要的图像直方图的形状。生成具有特定直方图的图像方法，叫做直方图匹配法（规定化）。
这种方法在原理上很简单。考虑归一化之后在[0, 1]区间内的连续灰度级，令r和z分别表示输入图像和输出图像的灰度级。输入图像的灰度级有概率密度函数Pr(r)，输出图像的灰度级具有规定的概率密度函数Pz(z)。下图前面讲到的变换：
灰度级s具有均匀的概率密度函数Ps(s)
假设定义的变量z具有下列特性：
我们要寻找的灰度级为z的图像，具有特定的密度函数Pz(z)，由前面的两个等式可得：
由此得出结论：只要找到H-1（-1右上角表），就可以利用等式得到变换后的灰度级z。
直方图匹配实现：
f为输入函数，hspec为特定的直方图（某个特定值的行向量）
g为输出函数，直方图近似于指定直方图hspec。（histeq的特性是当length（hspec）比图像f中的灰度级小很多时，图像g的直方图才能更好的匹配hspec）
