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【youcans 的 OpenCV 例程300篇】48. 直方图处理之彩色直方图匹配

图像直方图是反映图像像素分布的统计表。 灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数。

直方图匹配又称为直方图规定化，是指将图像的直方图调整为规定的形状。 例如，将一幅图像或某一区域的直方图匹配到另一幅影像上，使两幅影像的色调保持一致。

这就需要在直方图均衡的基础上，再进行一次反变换，将均匀形状的直方图调整为规定的形状。

直方图匹配的主要步骤为：

（1）通过规定图像 z 的直方图 $p_z(z)$，计算其直方图均衡变换的 $s_k$；

（2）通过 $s_k$ 计算图像 z 的直方图均衡变换函数 $G$，$G(z_q)=s_k$；

（3）计算变换函数 $G$ 的逆变换函数 $G^{-1}$，$z_q=G^{-1}(s_k)$；

（4）对输入图像 r 进行直方图均衡得到均衡图像 s，然后再用逆变换函数 $G^{-1}$ 将其映射到 $p_z(z)$，得到直方图匹配图像 z。本步骤中的两次变换，也可以合并为一次完成。

OpenCV 对于彩色图像的直方图匹配，需要对各个颜色通道分别进行运算。

例程 1.60 通过进行彩色图像的直方图匹配，使初始图像 Gaia 的直方图分布，调整到近似模板图像 Lena 的分布，从而具有 Lena 图像的色彩风格。

例程：1.60 彩色图像直方图匹配

    # 1.60 彩色图像的直方图匹配img = cv2.imread("../images/imgGaia.tif", flags=1)  # flags=1 读取为彩色图像imgRef = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1)  # 匹配模板图像 (matching template)_, _, channel = img.shapeimgOut = np.zeros_like(img)for i in range(channel):print(i)histImg, _ = np.histogram(img[:,:,i], 256)  # 计算原始图像直方图histRef, _ = np.histogram(imgRef[:,:,i], 256)  # 计算匹配模板直方图cdfImg = np.cumsum(histImg)  # 计算原始图像累积分布函数 CDFcdfRef = np.cumsum(histRef)  # 计算匹配模板累积分布函数 CDFfor j in range(256):tmp = abs(cdfImg[j] - cdfRef)tmp = tmp.tolist()index = tmp.index(min(tmp))  # find the smallest number in tmp, get the index of this numberimgOut[:,:,i][img[:,:,i]==j] = indexfig = plt.figure(figsize=(10,7))plt.subplot(231), plt.title("Original image"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示原始图像plt.subplot(232), plt.title("Matching template"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgRef, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示匹配模板plt.subplot(233), plt.title("Matching output"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgOut, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # 显示匹配结果histImg, bins = np.histogram(img.flatten(), 256)  # 计算原始图像直方图plt.subplot(234, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histImg)histRef, bins = np.histogram(imgRef.flatten(), 256)  # 计算匹配模板直方图plt.subplot(235, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histRef)histOut, bins = np.histogram(imgOut.flatten(), 256)  # 计算匹配结果直方图plt.subplot(236, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histOut)plt.show()

（本节完）

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