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使用 cdf 对两个图像进行直方图匹配

信息处理图像处理图片直方图

2022-02-22 21:53:17

我已经计算了每个图像的 cdf 值，现在我必须将参考图像值映射到 target 。我不能使用直方图均衡或插值，我只需要映射它们。

function S = histM(t, target)
 if size(target,2)>1
   %an image, replace the image with its cdf
   target = getImageCDF(target);
 end

%get the CDF for the input image
 tcdf = getImageCDF(t);

% .... what shall be done here to map the values of reference to target

%subfunction: compute the CDF for an image that started as uint8
 function cdf = getImageCDF(img)
 bins = 0:255;
 H = hist(img(:), bins);
 Hmod = H + eps(sum(H));
 cdf = [0, cumsum(Hmod)/sum(Hmod)];

1个回答

首先，您必须计算两个图像之一的直方图。

H = hist(img(:), bins);

接下来找到图像的cdf：

 cdf = [0, cumsum(Hmod)/sum(Hmod)];

接下来，您必须使第二张图片遵循与第一张图片完全相同的 cdf。这通常称为直方图规范。这是算法：

假设你有一个3 bit图像，那就是 $8$ 不同的强度值 $0 > 7$ . 现在至于第二张图片

找到它也是 cdf。

现在如下图所示。这 $r_k$ 是第二张图像的像素值。

$s_k$ 是第二张图片的 cdf。

$z_k$ 是 firsk 图像的 cdf（所需的直方图）。

$z_{k}*$ 和 $n$ 计算如下：

$(z_k - s_k) >= 0$ 对于最小值 $n \dots$ 和 $n = g_k$

究竟如何：让我们计算一下 $z_k*$

$z_k - s_k = 0 - 0.15 = -0.15 >! 0$ （不大于零）增加 $z_k$ 并保持 $s_k$ 原样，直到您满足标准。

直到你达到： $0.15 - 0.15 = 0 >= 0$ （检查）然后 $z_k* = z_k$ $n = r_k$

在此处输入图像描述

以下是一些插图图片：

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

在此处输入图像描述

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