数字图像处理：直方图匹配或规定化Histogram Matching (Specification)原理及感悟

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分类专栏： OpenCV-Python初学者疑难问题集 文章标签： python 人工智能 直方图匹配 直方图处理 数字图像
于 2021-09-10 23:53:24 首次发布
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本文介绍了数字图像处理中的直方图匹配（直方图规定化）概念，包括连续灰度值和数字图像的处理步骤。直方图匹配允许指定输出图像的直方图形状，通过变换函数实现不同灰度分布图像之间的映射。文章通过案例解析了连续和数字图像的直方图匹配过程，展示了如何从给定直方图转换图像以达到指定的直方图效果。
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注意：本文是《数字图像直方图匹配或规定化Histogram Matching (Specification)处理》增加了部分问题的进一步解释后的付费专栏文章。

一、引言

在《数字图像处理：直方图均衡（Histogram Equalization）的原理及处理介绍》了直方图均衡，直方图均衡能自动地确定均衡需要的变换函数，该函数能产生有灰度值均匀直方图的输出图

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图像处理系列——直方图之直方图规定化(Histogram Specification)
nanke_yh的博客
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直方图规定化也叫直方图匹配(Histogram Matching)，让原图像的像素分布与规定图像的像素分布保持一致。直方图规定化比直方图均衡化更加灵活，算是直方图均衡的变种。常用于图片风格一致性的自动处理，能有效的改善图像的整体或局部的特征，广泛运用在图像增强处理中。
用Skimage学习数字图像处理（009）：图像空域增强之直方图操作
ahhjian的专栏
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本节为图像空域增强的中篇，介绍一类基础图像空域增强技术：直方图操作。通过本节的学习，读者将初步了解图像空域增强中常用的直方图操作，比如直方图、归一化直方图和累积直方图的计算方法，以及直方图均衡和直方图匹配等两种经典的直方图操作。这一部分主要用到了Skimage中的exposure模块中的部分函数。
Learning OpenCV --- Histograms and Matching 直方图与匹配
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  第七章：Histograms and Matching 直方图与匹配在分析图像、物体和视频信息的过程中，我们常常想表示称之“直方图”的东西。直方图可以用来描述各种不同的事情，如物体的色彩分布、物体边缘梯度模板[Freeman95]，以及表示目标位置的当前假设的概率分布。图7-1显示如果利用直方图进行快速姿态识别。边缘梯度从“上”，“右”，“左”，“停”和“正常”等手性姿态中得到。然后设
数字图像处理（直方图规定化与均衡化，自己写的matlab程序）
09-16
规定化直方图 规定灰度为[zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.3,zeros(1,49),0.1,zeros(1,49),0.2,zeros(1,49),0.1] 均衡化直方图
直方图匹配定义、步骤及代码实现
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本文介绍了直方图匹配的定义、实现步骤及代码实现
4.3 直方图匹配（规定化）
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专注图形图像处理
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上一章我们介绍了直方图均衡化，用一句话总结直方图均衡化，就是我们需要找到一种变换方式，使变换后的图像的直方图跟价均衡，这一章我们介绍直方图匹配（即：直方图规定化）。
数字图像处理（学习笔记）---直方图均衡（image histogram equalization）（处理灰度图片和彩色图片）
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10-28 1291
数字图像处理（学习笔记）—直方图均衡（image histogram equalization）（处理灰度图片和彩色图片） 1、处理灰度图片 #直方图均衡（灰度图像） import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import math def HistogramAverage(img): img_H,img_W=img.shape #灰度图像，只有二维 retimg=np.zeros((
直方图处理--规定化
xyk2795950571的博客
11-17 3543
直方图规定化是一种用于调整图像对比度和亮度的方法，通过将图像的像素值映射到目标直方图的过程来实现。增强对比度：直方图规定化可以显著改善图像的对比度，使得图像中的细节更加突出。调整亮度：通过匹配目标直方图，可以调整图像的亮度分布，使得图像更贴近期望的亮度效果。保留图像特征：在规定化过程中，图像的整体特征和结构通常能够得到保留，只是对比度和亮度发生了调整。信息丢失：直方图规定化可能会导致原始图像中的一些细节和信息丢失，特别是在目标直方图与原始直方图差异较大的情况下。
直方图处理技术详解：均衡化与规定化方法
2. 直方图规定化（Histogram Specification or Matching） 直方图规定化是另一种图像处理技术，它允许将图像的直方图形状修改为预先定义的目标直方图形状。这意味着可以通过规定化过程调整图像的直方图，从而使得...
基于Python的直方图规定化图像处理实现
直方图规定化（Histogram Specification），又称直方图匹配（Histogram Matching），是图像处理领域中一种重要的灰度变换技术，其核心思想是将一幅源图像的灰度分布通过某种映射函数调整为与参考图像的灰度分布尽...
HistogramMatching.rar
04-10
使用MATLAB语言编写，文件中总共包含两个函数，一个是计算遥感影响的四行表格，另一个是进行直方图均衡化。
直方图规定化_matlab图像处理_直方图规定化_
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直方图规定化可以变换直方图使之变为某个需要的形状，从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度或使图像灰度值的分布满足特定的要求。
Histogram-Matching:2 个不同图像之间的直方图匹配-matlab开发
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使用图像处理在 2 个不同图像之间进行直方图匹配。
MATLAB--数字图像处理 图像直方图规定化
海到无边天作岸 山登绝顶我为峰
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直方图规定化 原理： 所谓直方图规定化，就是通过一个灰度映像函数，将原灰度直方图改造成所希望的直方图。说的通俗一点就是，原图像的灰度是从0~255的，其分布是随机的，在一些情况下，我们可能需要一些特定的灰度值，比如我们只需要灰度值为0 3 40 240 255 这些值，除此之外的灰度值我们不需要，那么从原图像到我们需要的图像就可以理解成图像的规定化。 具体事例： 左图是原图像的灰度直方图，右图是我...
直方图处理（规定化）
kindlyde
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直方图规定化的基本思想：有目的的增强某个灰度区间的图像，即能够人为地修正直方图的形状，使之与期望的图像相匹配。 直方图规定化是在运用均衡化原理的基础上，通过建立原始图像和期望图像之间的关系，选择地控制直方图，使原始图像的直方图变成规定的形状，从而弥补了直方图均衡不具备交互作用的特性。 下图所示：使用均衡化的直方图做媒介，再对参考图像最均衡化的逆运算即可。直方图均衡化是直方图规定
【python】OpenCV—Histogram Matching（9.2）
bryant_meng
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直方图匹配（Histogram Matching）是一种图像处理技术，旨在将一张图像的像素值分布调整到与另一张图像的像素值分布相匹配。这种技术在图像增强、颜色校正等任务中非常有用。以下是关于直方图匹配的详细解释：一、定义与原理直方图匹配又称为直方图规定化，是一种通过调整图像的像素值分布，使两张图像的直方图尽可能相似的图像增强方法。基于直方图变换，通过调整图像的像素值，使得两张图像的直方图在形状和分布上尽可能一致。这通常涉及到将输入图像的像素值映射到输出图像的像素值，以实现两者之间的分布匹配。
【数字图像处理】直方图均衡化与规定化
weixin_52199109的博客
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灰度级范围[0,L-1]的数字图像，在实际使用中，用哥灰度级的像素总数除以MN的整幅图像的像素数量，归一化到规律中进行计算，这样可以解除面积对哥灰度级在所有橡树中分布的影响，仅仅靠概率进行分析个灰度级的分布。在较暗的图像中，直方图的分量集中在灰度级的低段。低对比度图像具有较窄的直方图，且都集中于[0,L-1]的灰度级的某一部分，较为集中。高对比度图像的直方图的分量覆盖了很宽的灰度范围，且像素数量的分布也没有太不均匀，只有少数灰度级的像素数量要高出许多。
直方图匹配（Histogram Matching）
qq_51753728的博客
08-13 5530
直方图匹配（Histogram Matching），也被称为直方图规定化（Histogram Specification）或直方图修正（Histogram Equalization），是一种图像处理技术，用于调整图像的直方图，以使其与某个目标直方图相匹配。同时，您可以使用更复杂的方法和工具，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化等，来改进图像的亮度和对比度调整效果。直方图匹配的目标是改变图像的像素值分布，从而使其在视觉上更接近目标直方图。：根据累积分布函数的关系，将原始图像的像素值映射到目标直方图的像素值。
数字图像直方图匹配或规定化Histogram Matching (Specification)处理
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老猿Python
09-11 1万+
本文介绍了连续图像和数字图像直方图匹配（直方图规定化）的原理、处理过程，并提供了案例进行了讲解。可以看到，直方图均衡处理是直方图匹配的一个重要桥梁。 最后，对于直方图规定化这个翻译个人觉得很low，个人感觉叫指定直方图更好理解，但Histogram Specification怎么翻译确实不太好把握，因此还是叫Histogram Matching直方图匹配最好。
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