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直方圖匹配，有誰知道m(xù)atlab中直方圖匹配的程序怎樣寫

來源：整理時(shí)間：2023-09-05 21:51:39 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，有誰知道m(xù)atlab中直方圖匹配的程序怎樣寫
2，直方圖匹配的規(guī)定直方圖的類型
3，圖像直方圖匹配算法代碼
5，關(guān)于直方圖
6，圖像匹配的算法

1，有誰知道m(xù)atlab中直方圖匹配的程序怎樣寫

直方圖的交集圖像檢索本人感覺要比其顏色矩和分塊直方圖...[matlab編的特征匹配(控制點(diǎn)).rar] - matlab編的特征匹配,用控制點(diǎn)可以進(jìn)行匹配。文件

能把問題詳細(xì)敘述一下嗎？

有誰知道m(xù)atlab中直方圖匹配的程序怎樣寫

2，直方圖匹配的規(guī)定直方圖的類型

（1）參考圖像的直方圖，通過變換，使兩幅圖像的亮度變化規(guī)律盡可能地接近；（2）特定函數(shù)形式的直方圖，通過變換，使變換后的圖像亮度變化規(guī)律可能地服從這種函數(shù)的分布。直方圖規(guī)定化的原理：對兩個(gè)直方圖都做均衡化，變成相同的歸一化的均勻直方圖，以此均勻直方圖為媒介，再對參考圖像做均衡化的逆運(yùn)算。

直方圖匹配的規(guī)定直方圖的類型

3，圖像直方圖匹配算法代碼

我這邊有個(gè)單映射的直方圖匹配的（規(guī)定化），你們可以借鑒一下，http://www.matlabsky.com/thread-39543-1-1.html。但是在直方圖匹配中單映射是映眾有偏的映射規(guī)則，因?yàn)橐恍?yīng)灰度級會被有偏的映射到接近計(jì)算開始的灰度級?？赡茉谝欢ㄇ闆r下，效果不是太好。

圖像直方圖匹配算法代碼

5，關(guān)于直方圖

直方圖的橫坐標(biāo)代表亮度，縱坐標(biāo)代表面積。用直方圖看曝光指數(shù)是一種參考。如你所說的直方圖，應(yīng)該是你拍相片圖象特點(diǎn)是非黑即白，少有中間色調(diào)造成的。不過，我并不認(rèn)為直方圖有多少的參考價(jià)格，主要是它并沒有直觀性，要結(jié)合畫片觀點(diǎn)才會有比較好的效果。它的主要作用應(yīng)該是為了避免人眼的整體視覺誤差和液晶屏自控線路與實(shí)拍參數(shù)不統(tǒng)一而設(shè)的。你要多看多用，才有感覺。

直方圖匹配又稱規(guī)定化，是事先確定好直方圖分布，進(jìn)而對圖像進(jìn)行相應(yīng)變化。但如果僅僅利用事先確定好的直方圖分布情況，僅僅表明圖像整體灰度分布而已，而具體位置的灰度值確定無法知曉。這里主要通過直方圖均衡化作為橋梁，將原圖與規(guī)定的直方圖進(jìn)行聯(lián)系，從而確定事先規(guī)定好的直方圖所對應(yīng)圖像上每一點(diǎn)像素值。這樣處理的結(jié)果也即是處理后的圖像的直方圖與事先規(guī)定的直方圖是匹配的。

6，圖像匹配的算法

迄今為止，人們已經(jīng)提出了各種各樣的圖像匹配算法，但從總體上講，這些匹配算法可以分成關(guān)系結(jié)構(gòu)匹配方法、結(jié)合特定理論工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亞像元匹配方法、基于內(nèi)容特征的匹配方法五大類型基于內(nèi)容特征的匹配首先提取反映圖像重要信息的特征，而后以這些特征為模型進(jìn)行匹配。局部特征有點(diǎn)、邊緣、線條和小的區(qū)域，全局特征包括多邊形和稱為結(jié)構(gòu)的復(fù)雜的圖像內(nèi)容描述。特征提取的結(jié)果是一個(gè)含有特征的表和對圖像的描述，每一個(gè)特征由一組屬性表示，對屬性的進(jìn)一步描述包括邊緣的定向和弧度，邊與線的長度和曲率，區(qū)域的大小等。除了局部特征的屬性外，還用這些局部特征之間的關(guān)系描述全局特征，這些關(guān)系可以是幾何關(guān)系，例如兩個(gè)相鄰的三角形之間的邊，或兩個(gè)邊之間的距離可以是輻射度量關(guān)系，例如灰度值差別，或兩個(gè)相鄰區(qū)域之間的灰度值方差或拓?fù)潢P(guān)系，例如一個(gè)特征受限于另一個(gè)特征。人們一般提到的基于特征的匹配絕大多數(shù)都是指基于點(diǎn)、線和邊緣的局部特征匹配，而具有全局特征的匹配實(shí)質(zhì)上是我們上面提到的關(guān)系結(jié)構(gòu)匹配方法。特征是圖像內(nèi)容最抽象的描述，與基于灰度的匹配方法比，特相對于幾何圖像和輻射影響來說更不易變化，但特征提取方法的計(jì)算代價(jià)通常較，并且需要一些自由參數(shù)和事先按照經(jīng)驗(yàn)選取的閉值，因而不便于實(shí)時(shí)應(yīng)用同時(shí)，在紋理較少的圖像區(qū)域提取的特征的密度通常比較稀少，使局部特征的提取比較困難。另外，基于特征的匹配方法的相似性度量也比較復(fù)雜，往往要以特征屬性、啟發(fā)式方法及閉方法的結(jié)合來確定度量方法?；趫D像特征的匹配方法可以克服利用圖像灰度信息進(jìn)行匹配的缺點(diǎn)，由于圖像的特征點(diǎn)比象素點(diǎn)要少很多，因而可以大大減少匹配過程的計(jì)算量同時(shí)，特征點(diǎn)的匹配度量值對位置的變化比較敏感，可以大大提高匹配的精確程度而且，特征點(diǎn)的提取過程可以減少噪聲的影響，對灰度變化，圖像形變以及遮擋等都有較好的適應(yīng)能力。所以基于圖像特征的匹配在實(shí)際中的應(yīng)用越來越廣-泛。所使用的特征基元有點(diǎn)特征明顯點(diǎn)、角點(diǎn)、邊緣點(diǎn)等、邊緣線段等。