matlab实现直方图规定化

直方图规定化是将一幅图像的灰度级分布变换为指定的灰度级分布。具体实现步骤如下：

1. 计算原始图像和目标图像的累积分布函数（CDF）；
2. 将原始图像的每个像素值映射到目标图像的像素值，使得它们的CDF尽量接近；
3. 输出规定化后的图像。

以下是 MATLAB 代码实现：

% 读入原始图像和目标图像
srcImg = imread('srcImg.jpg');
targetImg = imread('targetImg.jpg');

% 计算原始图像和目标图像的直方图
srcHist = imhist(srcImg);
targetHist = imhist(targetImg);

% 计算原始图像和目标图像的累积分布函数
srcCDF = cumsum(srcHist) / numel(srcImg);
targetCDF = cumsum(targetHist) / numel(targetImg);

% 映射原始图像的像素值到目标图像的像素值
srcMap = zeros(256, 1);
for i = 1 : 256
    [~, index] = min(abs(srcCDF(i) - targetCDF));
    srcMap(i) = index - 1;
end

% 应用映射关系，输出规定化后的图像
resultImg = intlut(srcImg, srcMap);
imshow(resultImg);

相关问题

matlab 直方图规定化

Matlab中的直方图规定化是一种用于图像处理的技术，它可以将一幅图像的像素值分布转换为另一幅图像的像素值分布。通过直方图规定化，我们可以将一幅图像的对比度和亮度进行调整，使其更符合我们的需求。

在Matlab中，可以使用`imhistmatch`函数来实现直方图规定化。该函数需要两个输入参数：待处理的原始图像和目标图像。它会根据目标图像的像素值分布来调整原始图像的像素值分布，从而实现直方图规定化。

以下是使用`imhistmatch`函数进行直方图规定化的示例代码：

% 读取原始图像和目标图像
originalImage = imread('original.jpg');
targetImage = imread('target.jpg');

% 将原始图像的像素值分布调整为目标图像的像素值分布
matchedImage = imhistmatch(originalImage, targetImage);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1), imshow(originalImage), title('原始图像');
subplot(1, 3, 2), imshow(targetImage), title('目标图像');
subplot(1, 3, 3), imshow(matchedImage), title('直方图规定化后的图像');

在上述代码中，我们首先使用`imread`函数读取了原始图像和目标图像。然后，通过调用`imhistmatch`函数，将原始图像的像素值分布调整为目标图像的像素值分布。最后，使用`imshow`函数将原始图像、目标图像和直方图规定化后的图像显示出来。

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matlab高斯直方图规定化

高斯直方图规定化是一种用于图像处理的方法，可以将一张图像的颜色分布调整到另一张图像的颜色分布。这种方法可以使得两张图像在颜色上更加相似，使得它们具有相同的颜色特性。

在Matlab中，可以通过以下步骤实现高斯直方图规定化：

1. 读取两张待处理的图像，分别命名为image1和image2。
2. 将两张图像转换为Lab色彩空间，可以使用Matlab中的rgb2lab函数。
3. 计算image1和image2的颜色直方图，可以使用Matlab中的imhist函数或histcounts函数。
4. 将image1和image2的颜色直方图归一化，使得直方图的总和为1。
5. 对于image1中的每一个像素，计算其在image1中的累积归一化直方图，并找到在image2中的颜色分布对应的累积归一化直方图的位置。
6. 使用双线性插值的方法，根据找到的位置在image2中计算对应的颜色值，并将该颜色值赋给image1对应位置的像素。
7. 将处理后的image1转换回RGB色彩空间，可以使用Matlab中的lab2rgb函数。
8. 可选地，对处理后的图像进行亮度调整或其他后期处理操作。
9. 显示或保存处理后的图像。

通过以上步骤，就可以在Matlab中实现高斯直方图规定化。这种方法可以用于图像配准、图像融合等应用中，使得图像在颜色上更加统一和相似。