一、引言

在《数字图像处理》（《《数字图像处理》第三章学习总结感悟2-1：直方图均衡（Histogram Equalization）》）中有这样一段描述：
由基本概率论得到的一个基本结果是，如果pr（r）和T（r）已知，且在感兴趣的值域上T（r）是连续(continuous)且可微的(differentiable)，则变换(映射)后的变量s的PDF 可由下面的简单公式(formula)得到：

这样，我们看到，输出灰度变量s的 PDF 就由输入灰度的 PDF 和所用的变换函数s=T（r）决定。

但为什么有式（3.3-3）呢？怎么通过数学知识来证明式（3.3-3）呢？

老猿想了很久才弄明白，根据相关知识老猿试图给出推导证明。

二、两个存在映射关系的随机变量的概率密度函数关系研究

2.1、背景知识

在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（ probability density function，简称pdf）是一个描述这个随机变量的输出值在某个确定的取值点附近的可能性的函数。

累积分布函数(Cumulative Distribution Function，简称CDF)，又叫分布函数，对于所有实数 ，累积分布函数定义如下：

即累积分布函数为随机变量出现概率小于等于x的总概率，是随机变量的取值落在某个区域之内的概率。它是概率密度函数在这个区域上的积分，能完整描述一个实随机变量的概率分布。即当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。

2.2、本文讨论的一些限定

为了书写方便和便于理解，本文讨论中对函数名进行如下限定：

• 函数名如果出现两个字母，第二个字母为下标
• p开头的函数表示概率密度函数或累计分布函数，当表示累积分布函数时，P需要大写，另外在函数参数中用变量小于等于指定值形式表示
• 大写的函数名字母表示为对应小写字母的函数在其区间上的原函数，小写字母函数是大写字母函数的导数，例如p和P的区别，p表示概率密度函数，P表示累积分布函数，P是p的积分，即累积分布函数是概率密度函数的积分，与二者的定义相符
• 字母+‘_1’的函数表示为字母对应函数的反函数，这是为了输入方便用的，如：g_1是函数g的反函数。

2.3、具体研究内容

假设有：

1. 两个概率密度函数fy(y)=p(y) 和fx(x)=p(x)，x、y∈[0,+∞)，在区间[0,+∞)上二者对应的原函数为：
   FY（y）= P(Y≤y)、FX(x) = P(X≤x)，即二者分别对应于随机变量Y和X出现概率小于y和x的累积分布函数。
2. 在区间[0,+∞)上，存在有X到Y的映射函数y=g（x），g(x)为严格单调递增（或递减）函数，x=g_1(y)是其反函数。

已知函数fx(x)、g（x），求函数fy(y)。

解：
考虑g（x）为严格单调递增的情况，由假设可得：

1. 等式1： FY（y）= P( Y ≤ y ) = P {g(X) ≤ y} = P { X ≤ g_1(y)} = FX(g_1(y))
2. 对等式1两边求导可得：fy(y) = fx(g_1(y))(g_1’(y)) = fx(x)/g’(x) = fx(x) (dx/dy)
   注：利用了符合函数求导公式及反函数求导（请参考《人工智能数学基础–导数1：基础概念及运算》），另外y=g(x)的导数g’（x）=dy/dx

如果g（x）为严格单调递减的情况，由假设可得：

1. 等式2： FY（y）= P( Y ≤ y ) = P {g(X) ≤ y} = 1 - P { X ≤ g_1(y)} = 1-FX(g_1(y))
2. 对等式2两边求导可得：fy(y) = - fx(g_1(y))(g_1’(y)) = -fx(x)/g’(x) = fx(x)/|g’(x)| = fx(x) |dx/dy|
   注：由于g(x)是单调递减的，所以其导数为负值，该结论可以由导数的定义推断出来，也可以参考《人工智能数学基础：利用导数判断函数单调性、凹凸性、极值、最值和描绘函数图形》

综合g（x）单调递增和单调递减两种情况，可以得出：
fy(y) = fx(x)/|g’(x)| = fx(x) |dx/dy|

通常把J=dx/dy称为雅可（Jacco）比。

三、小结

本文介绍了两个存在映射关系的随机变量的概率密度函数之间的关系，并利用概率论和微积分的相关知识介绍了推导过程。

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参考资料： 罗腾飞 《随机信号分析与处理》

更多人工智能数学基础请参考专栏《人工智能数学基础》。

更多图像处理请参考专栏《OpenCV-Python图形图像处理》及《图像处理基础知识》的介绍。

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