图像直方图规定化

最新推荐文章于 2025-10-12 21:34:06 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-12 21:34:06 发布 · 616 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#计算机视觉 #图像处理 #opencv #Matlab

Matlab 专栏收录该内容

139 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了图像直方图规定化的概念，它用于图像增强和颜色校正。通过匹配源图像和目标图像的直方图，实现灰度分布相似。主要步骤包括计算累积分布函数、建立灰度级别映射，并提供了MATLAB实现的示例代码。

图像直方图规定化是一种数字图像处理技术，用于将一幅图像的直方图匹配到另一幅图像的直方图。这种技术常用于图像增强、颜色校正和图像风格迁移等应用中。在本文中，我们将介绍图像直方图规定化的原理，并提供相应的 MATLAB 源代码示例。

直方图规定化的目标是将源图像的直方图变换为目标图像的直方图。这样做可以使得源图像和目标图像在灰度分布上更加相似，从而实现对图像的风格转换或色彩校正。直方图规定化的基本步骤如下：

计算源图像和目标图像的累积分布函数（CDF）。CDF 可以通过计算图像的直方图并对其进行归一化得到。
对于源图像中的每个灰度级别，找到与之对应的目标图像灰度级别。可以通过比较源图像和目标图像的 CDF 来实现。
将源图像中的每个像素值映射到对应的目标图像灰度级别。这可以通过构建一个灰度级别映射表来实现。

下面是一个使用 MATLAB 实现图像直方图规定化的示例代码：

% 读取源图像和目标图像
sourceImage = imread('source_image.jpg')

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

MZEing

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

图像处理系列——直方图之直方图规定化(Histogram Specification)

nanke_yh的博客

11-20

4509

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。

数字图像处理（三）直方图规定化

热门推荐

xcjlk的博客

03-05

2万+

1.直方图规定化所谓直方图规定化，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。所以直方图修正的关键就是灰度映像函数。直方图规定化是用于产生处理后有特殊直方图图像的方法。令Pr（V）和Pz（Z）分别为原始图像和期望图像的灰度概率密度函数。对原始图像和期望图像均做直方图均衡化处理，应有由于都是作直方图均衡化处理，所以处理后的原图像的灰度概率密度函数Ps（S）及理想图像的灰度概率...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

图像直方图处理：均衡化与规格化

hour_go的博客

10-12

762

数学上，即 z=G−1(s)≈G−1(T(r))。设 pr(r) 为输入图像的灰度概率密度函数，pz(z) 为期望的（规定的）输出图像灰度概率密度函数。其目标不是产生均匀分布的直方图，而是将输入图像的直方图变换为。：计算其变换函数 s=T(r)=(L−1)∑j=0kpr(rj)。：计算其变换函数 v=G(z)=(L−1)∑i=0qpz(zi)。

数字图像处理均衡化、规定化例题及解题思路

qq_52155014的博客

11-23

1万+

数字图像处理均衡化、规定化例题及解题思路

直方图规定化

06-17

9411

直方图规定化 <br />原理：<br /> 在实际应用中，希望能够有目的地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，使之与期望的形状相匹配，这就是直方图规定化的基本思想。换句话说，希望可以人为地改变直方图形状，使之成为某个特定的形状，直方图规定化就是针对上述要求提出来的一种增强技术，它可以按照预先设定的某个形状来调整图像的直方图。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

【数字图像处理】[3]--直方图规范化

weixin_30383279的博客

10-20

425

【数字图像处理】[3]--直方图规范化 直方图规范化出现的原因是因为直方图均衡只能产生出固定的图像，不满足于需求，有时我们需要让直方图变成特定的直方图，于是有了直方图规范化原理：可能只看公式没什么感觉，我们来举一个例子其实就是两边同时均衡话之后找最接近的一个过程。下面我们来看一下mma里面的操作 HistogramTransform[pic,dist] 其中...

精选资源

直方图规定化_数字图像处理matlab_直方图规定化_

10-02

直方图规定化是数字图像处理中的一个关键技术，它用于改变图像的亮度分布，使得图像的视觉效果更佳或更适合后续分析。在MATLAB环境中，直方图规定化可以帮助我们调整图像的对比度，使其在不同的光照条件下具有更均匀...

精选资源

直方图规定化_matlab图像处理_直方图规定化_

10-01

直方图规定化是图像处理中的一个重要概念，它主要用于调整图像的灰度级分布，以达到改善图像视觉效果或者满足特定应用需求的目的。在MATLAB这个强大的数学计算和图像处理环境中，我们可以方便地实现直方图规定化。...

基于Matlab的图像直方图规定化的实现.pdf

06-27

图像直方图规定化是图像处理领域中的一种重要技术，主要应用于图像增强、校正以及视觉特性匹配等场景。本文详细探讨了基于Matlab实现图像直方图规定化的过程，并通过实验验证了其效果。首先，我们需要了解直方图...

精选资源

直方图规定化与MATLAB对比_单映射组映射_matlab图像处理_直方图规定化_

09-30

首先，直方图规定化的核心思想是通过查找输入图像直方图和目标直方图之间的关系，对图像像素进行线性变换，以达到期望的直方图分布。这种方法可以显著改善图像的视觉效果，特别是在低对比度或光照不均的图像中。单...

图像处理基础(8)：图像的灰度直方图、直方图均衡化、直方图规定化（匹配）

可为测控的机器视觉专栏

03-25

1782

直方图的均衡化实际也是一种灰度的变换过程，将当前的灰度分布通过一个变换函数，变换为范围更宽、灰度分布更均匀的图像。从上面可以看出，直方图的均衡化自动的确定了变换函数，可以很方便的得到变换后的图像，但是在有些应用中这种自动的增强并不是最好的方法。为了计算的灵活性和通用性，OpenCV的灰度直方图提供了较多的参数，但对于只是简单的计算一幅灰度图的直方图的话，又显得较为累赘。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。

直方图规定化程序（自己编的，matlab）

04-05

直方图规定化程序（自己编的，matlab），和自带的函数效果一样，大家可以看看里面的内容

直方图规定化（python实现）

04-26

python实现直方图规定化（内附详细代码）

matlab练习程序（直方图匹配）

12-29

3141

matlab练习程序（直方图匹配）　　直方图匹配或叫做直方图规定化都可以，是把原图像的直方图按照给定的直方图加以映射，使新图像的直方图的分布类似于给定的函数。　　总共有以下几步：　　1.求给定的函数的累积直方图s。　　2.求原图像的累积直方图G。　　3.求s中每一个值在G中距离最小的位置index。　　4.求原图像每个像素通过index映射到的新像素

彩色图像直方图规定化

最新发布

12-30

彩色图像直方图规定化旨在使彩色图像的直方图符合特定的分布，以改善图像的视觉效果或满足特定的处理需求。 ### 原理在进行彩色图像直方图规定化时，由于彩色图像包含多个通道（如RGB通道），一般有两种处理思路：一是将彩色图像转换为合适的颜色空间（如HSI），对其中的亮度分量（I）进行直方图规定化后再转换回原颜色空间；二是分别对各个通道进行直方图规定化。在进行处理之前，通常需要对图像进行预处理，如归一化处理，保证每个像素值在0到1之间，这有利于后续的直方图均衡化。对于彩色图像，也可先将其转换为灰度图像再应用直方图规定化；若图像有噪声，还需先进行去噪处理，防止噪声被放大[^1]。 ### 实现方法 #### Python实现以下展示计算原图像和参考图像的直方图并归一化处理的代码： ```python import numpy as np # 计算原图像和参考图像的直方图 hist1, bins1 = np.histogram(img1.flatten(), 256, [0,256]) hist2, bins2 = np.histogram(img2.flatten(), 256, [0,256]) # 将直方图归一化 hist1 = hist1 / float(np.sum(hist1)) hist2 = hist2 / float(np.sum(hist2)) ``` 这里的`img1`和`img2`分别代表原图像和参考图像，代码通过`np.histogram`函数计算直方图，再将其进行归一化处理[^4]。 #### Matlab实现以下是利用Matlab进行彩色图像直方图规定化的示例代码： ```matlab % 直方图均衡化 I = imread('pout.tif'); % 读取图像文件，pout.tif为待处理的图像 J = histeq(I); % 对图像进行直方图均衡化 % 显示原图像 figure,imshow(I); title('原图像'); % 显示原图像的灰度直方图 figure,imhist(I); title('原图像的灰度直方图'); % 显示均衡化后的图像 figure,imhist(J); title('均衡化图像的直方图'); figure,imshow(J); title('均衡化图像'); % 直方图规定化 clc; I = imread('tire.tif'); % 读取待处理的图像，tire.tif为待处理的图像 J = histeq(I,32); % 对图像进行直方图均衡化，设定输出直方图的灰度级数为32 [counts,x] = imhist(J); % 计算均衡化图像的直方图 Q = imread('pout.tif'); % 读取参考图像，pout.tif为参考图像 % 显示原图像 figure; imshow(Q); title('原图像'); % 显示原图像的直方图 figure; imhist(Q); title('原图像直方图'); M = histeq(Q,counts); % 对参考图像进行直方图规定化 % 显示规定化后的图像 figure; imshow(M); title('直方图规定化后的图像'); % 显示规定直方图 figure; imhist(M); title('规定直方图'); ``` 此代码先进行了直方图均衡化操作，之后对参考图像进行了直方图规定化，通过`imread`函数读取图像，`histeq`函数进行直方图均衡化和规定化，`imhist`函数显示直方图，`imshow`函数显示图像[^3]。