直方图匹配，有谁知道matlab中直方图匹配的程序怎样写

本文目录一览

1，有谁知道matlab中直方图匹配的程序怎样写
2，直方图匹配的规定直方图的类型
3，图像直方图匹配算法代码
4，这个怎么会这样请大家帮忙看看
5，关于直方图
6，图像匹配的算法

1，有谁知道matlab中直方图匹配的程序怎样写

直方图的交集图像检索本人感觉要比其颜色矩和分块直方图...[matlab编的特征匹配(控制点).rar] - matlab编的特征匹配,用控制点可以进行匹配。文件

能把问题详细叙述一下吗？

有谁知道matlab中直方图匹配的程序怎样写

2，直方图匹配的规定直方图的类型

（1）参考图像的直方图，通过变换，使两幅图像的亮度变化规律尽可能地接近；（2）特定函数形式的直方图，通过变换，使变换后的图像亮度变化规律可能地服从这种函数的分布。直方图规定化的原理：对两个直方图都做均衡化，变成相同的归一化的均匀直方图，以此均匀直方图为媒介，再对参考图像做均衡化的逆运算。

直方图匹配的规定直方图的类型

3，图像直方图匹配算法代码

我这边有个单映射的直方图匹配的（规定化），你们可以借鉴一下，http://www.matlabsky.com/thread-39543-1-1.html。但是在直方图匹配中单映射是映众有偏的映射规则，因为一些对应灰度级会被有偏的映射到接近计算开始的灰度级。可能在一定情况下，效果不是太好。

图像直方图匹配算法代码

4，这个怎么会这样请大家帮忙看看

open_img1只是函数，我定义的函数，如下就是定义的内容function h=open_img1(ss) %求待匹配图像的累计直方图f=imread(ss); %打开图像h=IMHISTS(f); %对原图像求取直方图g=HISTEQS(f); %直方图均衡化h1=IMHISTS(g); %均衡化后求取直方图hnorm=IMHISTS(g)./numel(g); %直方图归一化,将灰度级归一化至范围[0,1]内。cdf=cumsum(hnorm); %求归一化后的直方图的积分x=linspace(0,1,256);h=cdf;

错误信息不是已经告诉你没有定义open_img1了么？

5，关于直方图

直方图的横坐标代表亮度，纵坐标代表面积。用直方图看曝光指数是一种参考。如你所说的直方图，应该是你拍相片图象特点是非黑即白，少有中间色调造成的。不过，我并不认为直方图有多少的参考价格，主要是它并没有直观性，要结合画片观点才会有比较好的效果。它的主要作用应该是为了避免人眼的整体视觉误差和液晶屏自控线路与实拍参数不统一而设的。你要多看多用，才有感觉。

直方图匹配又称规定化，是事先确定好直方图分布，进而对图像进行相应变化。但如果仅仅利用事先确定好的直方图分布情况，仅仅表明图像整体灰度分布而已，而具体位置的灰度值确定无法知晓。这里主要通过直方图均衡化作为桥梁，将原图与规定的直方图进行联系，从而确定事先规定好的直方图所对应图像上每一点像素值。这样处理的结果也即是处理后的图像的直方图与事先规定的直方图是匹配的。

6，图像匹配的算法

迄今为止，人们已经提出了各种各样的图像匹配算法，但从总体上讲，这些匹配算法可以分成关系结构匹配方法、结合特定理论工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亚像元匹配方法、基于内容特征的匹配方法五大类型基于内容特征的匹配首先提取反映图像重要信息的特征，而后以这些特征为模型进行匹配。局部特征有点、边缘、线条和小的区域，全局特征包括多边形和称为结构的复杂的图像内容描述。特征提取的结果是一个含有特征的表和对图像的描述，每一个特征由一组属性表示，对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度，边与线的长度和曲率，区域的大小等。除了局部特征的属性外，还用这些局部特征之间的关系描述全局特征，这些关系可以是几何关系，例如两个相邻的三角形之间的边，或两个边之间的距离可以是辐射度量关系，例如灰度值差别，或两个相邻区域之间的灰度值方差或拓扑关系，例如一个特征受限于另一个特征。人们一般提到的基于特征的匹配绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配，而具有全局特征的匹配实质上是我们上面提到的关系结构匹配方法。特征是图像内容最抽象的描述，与基于灰度的匹配方法比，特相对于几何图像和辐射影响来说更不易变化，但特征提取方法的计算代价通常较，并且需要一些自由参数和事先按照经验选取的闭值，因而不便于实时应用同时，在纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少，使局部特征的提取比较困难。另外，基于特征的匹配方法的相似性度量也比较复杂，往往要以特征属性、启发式方法及闭方法的结合来确定度量方法。基于图像特征的匹配方法可以克服利用图像灰度信息进行匹配的缺点，由于图像的特征点比象素点要少很多，因而可以大大减少匹配过程的计算量同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图像形变以及遮挡等都有较好的适应能力。所以基于图像特征的匹配在实际中的应用越来越广-泛。所使用的特征基元有点特征明显点、角点、边缘点等、边缘线段等。