直方图匹配matlab

直方图匹配（Histogram Matching）是一种将原图像的直方图映射到给定的目标直方图的方法，从而使新图像的直方图分布类似于目标直方图的过程。在Matlab中，直方图匹配可以通过以下步骤来实现：

1. 首先，求给定函数的累积直方图s。
2. 然后，求原图像的累积直方图G。
3. 接着，计算s中每个值在G中距离最小的位置index。
4. 最后，将原图像的每个像素通过index映射到新的像素值。

下面是通过Matlab实现直方图匹配的示例代码：

clear all;
close all;
clc;

% 定义给定的函数
r = 127;
x = -r:r;
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

% 求原图像的直方图
img = imread('lena.jpg');
[m, n = size(img);hist = imhist(img);
p = hist / (m * n);

% 计算累积直方图
s = zeros(1, 256);
for i = 1:256
    s(i) = sum(y(1:i));
end

% 寻找最近的对应像素值
index = zeros(1, 256);
for i = 1:256
    tmp = G - s(i);
    tmp = abs(tmp);
    [~, index(i)] = min(tmp);
end

% 映射到新的像素值
imgn = 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
    end
end
imgn = uint8(imgn);

% 显示新图像和新图像的直方图
figure;
imshow(imgn);
figure;
plot(imhist(imgn));

这段代码中，首先定义了给定的函数（双峰高斯函数），然后通过求原图像的直方图和给定函数的累积直方图，找到最近的对应像素值，最后将原图像的每个像素通过索引映射到新的像素值，得到匹配后的新图像。