【OpenCV 例程200篇】47. 圖像增強—直方圖匹配

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圖像直方圖是反映圖像像素分布的統計表。 灰度直方圖是圖像灰度級的函數，用來描述每個灰度級在圖像矩陣中的像素個數。

直方圖均衡直接對圖像全局進行均衡化，生成具有均勻直方圖的圖像，并不考慮局部圖像區域的具體情況。對于一幅圖像的局部區域、具體缺陷，有時需要生成具有特殊形狀直方圖的圖像。

直方圖匹配又稱為直方圖規定化，是指將圖像的直方圖調整為規定的形狀。 例如，將一幅圖像或某一區域的直方圖匹配到另一幅影像上，使兩幅影像的色調保持一致。

這就需要在直方圖均衡的基礎上，再進行一次反變換，將均勻形狀的直方圖調整為規定的形狀。

直方圖匹配的主要步驟為：

（1）通過規定圖像 z 的直方圖 $p_z(z)$，計算其直方圖均衡變換的 $s_k$；

（2）通過 $s_k$ 計算圖像 z 的直方圖均衡變換函數 $G$，$G(z_q)=s_k$；

（3）計算變換函數 $G$ 的逆變換函數 $G^{?1}$，$z_q=G^{?1}(s_k)$；

（4）對輸入圖像 r 進行直方圖均衡得到均衡圖像 s，然后再用逆變換函數 $G^{?1}$ 將其映射到 $p_z(z)$，得到直方圖匹配圖像 z。本步驟中的兩次變換，也可以合并為一次完成。

例程：1.59 灰度圖像直方圖匹配

# 1.59 灰度圖像直方圖匹配img = cv2.imread("../images/imgGaia.tif", flags=0) # flags=0 讀取為灰度圖像imgRef = cv2.imread("../images/Fig0307a.tif", flags=0) # 匹配模板圖像, matching template# imgOut = calcHistMatch(img, imgRef) # 子程序：直方圖匹配# 計算累計直方圖histImg, bins = np.histogram(img.flatten(), 256) # 計算原始圖像直方圖histRef, bins = np.histogram(imgRef.flatten(), 256) # 計算匹配模板直方圖cdfImg = histImg.cumsum() # 計算原始圖像累積分布函數 CDFcdfRef = histRef.cumsum() # 計算匹配模板累積分布函數 CDF# 計算直方圖匹配轉換函數transM = np.zeros(256)for i in range(256):index = 0vMin = np.fabs(cdfImg[i] - cdfRef[0])for j in range(256):diff = np.fabs(cdfImg[i] - cdfRef[j])if (diff < vMin):index = int(j)vMin = difftransM[i] = index# 直方圖匹配# imgOut = np.zeros_like(img)imgOut = transM[img].astype(np.uint8)fig = plt.figure(figsize=(10,7))plt.subplot(231), plt.title("Original image"), plt.axis('off')plt.imshow(img, cmap='gray') # 原始圖像plt.subplot(232), plt.title("Matching template"), plt.axis('off')plt.imshow(imgRef, cmap='gray') # 匹配模板plt.subplot(233), plt.title("Matching output"), plt.axis('off')plt.imshow(imgOut, cmap='gray') # 匹配結果histImg, bins = np.histogram(img.flatten(), 256) # 計算原始圖像直方圖plt.subplot(234, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histImg)histRef, bins = np.histogram(imgRef.flatten(), 256) # 計算匹配模板直方圖plt.subplot(235, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histRef)histOut, bins = np.histogram(imgOut.flatten(), 256) # 計算匹配結果直方圖plt.subplot(236, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histOut)plt.show()

（本節完）

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總結

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