画像処理 100 本ノック Q.23. ヒストグラム平坦化の高速化

前回に引き続き, 高速化をしていきます。
https://qiita.com/mayoko_/items/75705a8a75a86abb9cf3

書いたコードは以下。

def histogram_equalization(_img, z_max=255):
    img = _img.copy().astype(np.float32)
    hist = np.histogram(img.ravel(), bins=255, range=(0, 255))
    hist_cumsum = np.cumsum(hist[0])
    (H, W, C) = img.shape
    S = H * W * C
    out_img = z_max * hist_cumsum[img.astype(np.uint8)] / S

    out_img = np.clip(out_img, 0, 255).astype(np.uint8)
    return out_img

ヒストグラムにおける index をそのまま使って for 文を回すことなくすべての画素値を決定しています。
100 回回して速度を比較すると, me: 0.79sec 模範解答: 7.08sec で大体 10 倍程度の高速化が得られました。
今回の模範解答は, for 文を使ってるとは言っても 256 回なので前回ほどは高速化に寄与しなかったみたいです。
ところでこのヒストグラム平坦化, 0 とか 255 の値が少なすぎると思うんですが...？