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映射到的新像素的值。
代码如下:
clear all;close all;clc;r=127; x=-r:r+1;sigma=20;y1=exp(-((x-80).^2)/(2*sigma^2));y2=exp(-((x+80).^2)/(2*sigma^2));y=y1+y2; %双峰高斯函数,任意函数都可以%im=imread('bg.bmp'); %匹配一个图像的直方图%y=imhist(im);y=y/sum(y); %归一化,使函数符合概率分布的sum(y)==1这样一个规律plot(y); %待匹配的直方图G=[]; %函数的累积直方图for i=1:256 G=[G sum(y(1:i))]; endimg=imread('lena.jpg');[m n]=size(img);hist=imhist(img); %待处理图像的直方图p=hist/(m*n); figure;plot(p) %原图直方图s=[]; %待处理图像的累积直方图for i=1:256 s=[s sum(p(1:i))];endfor i=1:256 tmp{i}=G-s(i); tmp{i}=abs(tmp{i}); %因为要找距离最近的点,所以取绝对值 [a index(i)]=min(tmp{i}); %找到两个累积直方图距离最近的点endimgn=zeros(m,n);for i=1:m for j=1:n imgn(i,j)=index(img(i,j)+1)-1; %由原图的灰度通过索引映射到新的灰度 endendimgn=uint8(imgn);figure;imshow(imgn)figure;plot(imhist(imgn)) %新图的直方图
效果如下:
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