【OpenCV 例程200篇】47. 图像增强—直方图匹配
【OpenCV 例程200篇】47. 圖像增強(qiáng)—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(tǒng)計表。 灰度直方圖是圖像灰度級的函數(shù),用來描述每個灰度級在圖像矩陣中的像素個數(shù)。
直方圖均衡直接對圖像全局進(jìn)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(qū)域的具體情況。對于一幅圖像的局部區(qū)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(guī)定化,是指將圖像的直方圖調(diào)整為規(guī)定的形狀。 例如,將一幅圖像或某一區(qū)域的直方圖匹配到另一幅影像上,使兩幅影像的色調(diào)保持一致。
這就需要在直方圖均衡的基礎(chǔ)上,再進(jìn)行一次反變換,將均勻形狀的直方圖調(diào)整為規(guī)定的形狀。
直方圖匹配的主要步驟為:
(1)通過規(guī)定圖像 z 的直方圖 pz(z)p_z(z)pz?(z),計算其直方圖均衡變換的 sks_ksk?;
(2)通過 sks_ksk? 計算圖像 z 的直方圖均衡變換函數(shù) GGG,G(zq)=skG(z_q)=s_kG(zq?)=sk?;
(3)計算變換函數(shù) GGG 的逆變換函數(shù) G?1G^{-1}G?1,zq=G?1(sk)z_q=G^{-1}(s_k)zq?=G?1(sk?);
(4)對輸入圖像 r 進(jìn)行直方圖均衡得到均衡圖像 s,然后再用逆變換函數(shù) G?1G^{-1}G?1 將其映射到 pz(z)p_z(z)pz?(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(shù) CDFcdfRef = histRef.cumsum() # 計算匹配模板累積分布函數(shù) CDF# 計算直方圖匹配轉(zhuǎn)換函數(shù)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(jié)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(jié)果直方圖plt.subplot(236, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histOut)plt.show()(本節(jié)完)
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總結(jié)
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