4.3 直方图匹配(规定化)

直方图匹配 一、什么叫直方图匹配:    规定处理后的图像的直方图形状,生成特定的直方图。二、   直方图匹配的意义:    当图像的灰度大部分集中在图像的暗端,直接进行直方图均衡会导致图像移向较高的一侧,从而产生一幅褪色的图像。而直方图匹配则能保留图像直方图的大体形状,使其不会被映射到较高端,从而使图像褪色。三、直方图匹配的原理    考虑归一化后在[0,1]区间内的连续灰度级,令r和z分别表示输入图像与输... 阅读详情

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前言

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)。


1. 直方图规定原理

1.1 理论基础

直方图规定化,顾名思义,就是规定输出图像的直方图,理论推导如下。
假设有一张原始图像 A A A,已知其概率密度为 p ( r ) p(r) p(r),若对其做直方图均衡化得到图像 A ′ A' A′,对应的变换函数为 T ( i ) T(i) T(i),则有: T ( i ) = ∫ 0 i p ( r )   d r T(i)=\int_0^i {p(r)} \,{\rm d}r T(i)=∫0i​p(r)dr假设有一张目标图像 B B B,已知其概率密度为 p ( u ) p(u) p(u),若对其做直方图均衡化得到图像 B ′ B' B′,对应的变换函数为 G ( j ) G(j) G(j),则有: G ( j ) = ∫ 0 j p ( u )   d u G(j)=\int_0^j {p(u)} \,{\rm d}u G(j)=∫0j​p(u)du由上面两个公式可以证明 G ( j ) = s = T ( i ) G(j)=s=T(i) G(j)=s=<

直方图匹配定义、步骤及代码实现 本文介绍了直方图匹配的定义、实现步骤及代码实现 阅读详情

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