直方图匹配法是以一幅图的直方图为基础，使原图像的灰度分布与参考图像的灰度分布情况相近(即转换一幅图像的直方图，使其和另一幅图像的直方图形状相似)从算法设计上是寻找一个灰度级变换的函数。一般是建立两个图像均值和方差之间的线性关系。自动散点控制回归法是由Elvidge等提出。假设两个时间的同一地点的像素值...
下面是一个简单的 Python 示例代码,演示了如何使用 OpenCV 库对一张源图像进行直方图匹配: importcv2importnumpyasnp# 读取源图像和目标图像source_img=cv2.imread('source_image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)target_img=cv2.imread('target_image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 计算直方图source_hist=cv2.calcHist(...
有时候,需要图像具有某一特定的直方图形状(也就是灰度分布),而不是均匀分布的直方图,这时候可以使用直方图规定化。 直方图规定化,也叫做直方图匹配,用于将图像变换为某一特定的灰度分布,也就是其目的的灰度直方图是已知的。这其实和均衡化很类似,均衡化后的灰度直方图也是已知的,是一个均匀分布的直方图;而规定化后的...
(4)因此,直方图匹配的步骤为: 1、计算输入图像的直方图P(r),并进行直方图均衡化,得到均衡化后的灰度s_k (直方图a到直方图b)。 2、根据: 计算G(z_q)所有值,并存储到一个查找表中。(记录z与G的映射,z与G一一对应,逆变换就可以直接查对应的值). 3、对s_k的每个值,用步骤2得到的表找到z_q对应的值,...
首先让我们了解直方图匹配背后的主要思想。我们将首先使用直方图均衡方法均衡原始直方图和指定的直方图。我们知道变换函数是可逆的，因此通过反转我们可以得到从原始直方图到指定直方图的映射。整个操作如下图所示 例如，假设原始图像中的像素值 10 映射到均衡图像中的 20。然后我们将看到指定图像中的什么值映射到均衡图像中...
答:直方图的定义为:P(rk) = nk / n,其中n是图象中的象素的总数;第k个灰度级的象素个数nk;rk是第k个灰度级的值。1) 先给出所希望的直方图,有两种方法可以得到:给出结果的概率密度函数,或通过交互的方式得到。2) 对原图找出S = T(r),满足直方图均衡化(直方图均衡化,用累积分布函数求出)。对希望的直方...
直方图匹配和直方图均衡这两个概念应该都比较熟悉,在数字图像处理中是比较常见的算法,opencv就有直方图均衡的算法。 python代码的直方图匹配代码 这里给出通过python实现的直方图匹配算法与pytorch一块使用,输入为tensor型变量,patch为直方图bin分割数,stride为移动步数。
直方图匹配和直方图均衡化类似,但直方图均衡试图使输出图像具有一个平坦的直方图,而直方图匹配是为了得到一个特定形状的直方图。 我们先看一个例子。 >> I=imread('E:\cv\冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版图片\dipum_images_ch03\Fig0316(a)(moon).tif'); ...
在OpenCV中,虽然没有直接的函数用于直方图匹配,但我们可以使用calcHist函数计算直方图,然后使用累积分布函数(CDF)和插值方法来实现直方图匹配。 3. 准备需要进行直方图匹配的两张图片 假设我们有两张图片source.jpg和template.jpg,我们希望将source.jpg的直方图调整为与template.jpg相似。 4. 使用OpenCV计算两张图片的直方...