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目標として設計され、ここでは、平文の言語的な特徴を手掛りとする頻度分析は克服されている。 頻度分析の考え方は暗号解読だけではなくて、古代文字の解読にも利用される。 英語の一般的な文章の場合、アルファベット(単文字)を数え上げてヒストグラムを作成すると(右図参照)、概ね e, t, a, o, i, n
j ) {\displaystyle (i,j)} の出現の総数(頻度) f i j {\displaystyle f_{ij}} を画像のピクセルの総数 N {\displaystyle N} で割ったものは、2次元ヒストグラムで同時確率密度関数を定義する。 P i j = f i j N , ∑
ヒストグラム均等化(ヒストグラムきんとうか、英: Histogram equalization)は画像の強度ヒストグラムを用いてコントラストを調整する画像処理方法。 この方法はコントラストがあまり高くない画像について、全体的なコントラストを上げるためによく使用される。