matlab直方图规定化

直方图规定化是一种将一幅图像的灰度级映射到另一幅图像的灰度级上的方法，以使两幅图像具有相似的直方图分布。在MATLAB中，可以使用以下步骤来实现直方图规定化：

1. 读入原始图像和目标图像，并将它们转换为灰度图像。

A = imread('source_image.jpg');
B = imread('target_image.jpg');
A = rgb2gray(A);
B = rgb2gray(B);

2. 计算原始图像和目标图像的直方图分布。

hist_A = imhist(A);
hist_B = imhist(B);

3. 计算原始图像和目标图像的累积分布函数（CDF）。

cdf_A = cumsum(hist_A) / numel(A);
cdf_B = cumsum(hist_B) / numel(B);

4. 对于每个灰度级，找到原始图像的CDF和目标图像的CDF之间的最小差值，并将其作为映射函数。

map = zeros(256, 1, 'uint8');
for i = 1 : 256
    [~, index] = min(abs(cdf_A(i) - cdf_B));
    map(i) = index - 1;
end

5. 将原始图像的每个像素值替换为映射函数中对应的值。

result = intlut(A, map);

最终，`result` 就是经过直方图规定化后的图像。

相关问题

matlab 直方图规定化

直方图规定化是指将一幅图像的直方图转换为另一幅图像的直方图的过程。在MATLAB中，可以使用imhistmatch函数来实现直方图规定化。该函数可以将一个图像的直方图匹配到另一个图像的直方图上，从而实现直方图规定化操作。

代码示例：
clc;
I = imread('original.jpg'); % 原始图像
I_ref = imread('reference.jpg'); % 参考图像

% 执行直方图规定化
J = imhistmatch(I, I_ref); % 将I的直方图规定化到I_ref的直方图上

% 显示结果
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(2,2,2),imshow(I_ref),title('参考图像');
subplot(2,2,3),imshow(J),title('规定化后的图像');
subplot(2,2,4),imhist(J),title('规定化后的直方图');

matlab直方图规定化代码

当我们需要将一张图像的直方图匹配到另一张图像的直方图时，可以使用直方图规定化技术。Matlab中提供了`histeq`函数实现对一张图像的直方图均衡化，但是对于直方图规定化则需要手动编写代码实现。下面给出一份Matlab直方图规定化的代码：

% 读取原始图像和目标图像
img1 = imread('source_image.jpg');
img2 = imread('target_image.jpg');

% 计算原始图像和目标图像的累计分布函数
pdf1 = imhist(img1) / numel(img1);
pdf2 = imhist(img2) / numel(img2);
cdf1 = cumsum(pdf1);
cdf2 = cumsum(pdf2);

% 计算原始图像和目标图像的灰度级数
L1 = length(pdf1);
L2 = length(pdf2);

% 初始化映射表
map = zeros(256, 1);

% 对每个灰度级进行处理
for i = 1:L1
    % 找到最接近的灰度级
    j = find(cdf2 >= cdf1(i), 1, 'first');
    if ~isempty(j)
        map(i) = j - 1;
    else
        map(i) = L2 - 1;
    end
end

% 对原始图像进行直方图规定化
img_eq = intlut(img1, map);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(img1), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(img_eq), title('直方图规定化后的图像');

上述代码中，首先读取了原始图像和目标图像，并计算了它们的累计分布函数。然后，对于原始图像中的每个灰度级，找到目标图像中最接近的灰度级，并将其作为映射表中对应灰度级的值。最后，使用`intlut`函数对原始图像进行直方图规定化。