Matlab进行彩色图像直方图匹配（不用histeq函数）

用matlab进行彩色图像直方图匹配，基本原理是分别对RGB三个通道进行直方图匹配，最后合成一张图。涉及到的数学知识有概率密度，分布函数，频数等，因为是对离散数据进行操作，所以都比较简单。下面是代码，没有用histeq均衡函数、概率密度等现成函数，纯手造，如果用的话只需要二十几行吧，给有需要的伙伴们参考。

%彩色图直方图匹配matlab
clc
clear all
close all
im = imread('d:\2.png');
im1=im(:,:,1);
im2=im(:,:,2);
im3=im(:,:,3);%im1=rgb1gray(im);
%im=rgb2gray(im);
%im3=rgb3gray(im);imRef = imread('d:\3.png');
imRef1=imRef(:,:,1);
imRef2=imRef(:,:,2);
imRef3=imRef(:,:,3);%imRef1=rgb1gray(imRef);          %转化为灰度图像
%imRef2=rgb2gray(imRef);
%imRef3=rgb3gray(imRef);hist1 = imhist(im1);                % 显示图像im1的灰度直方图
histRef1 = imhist(imRef1);
[h1,w1] = size(im1);
[h11,w11] = size(imRef1);
% 求直方图均衡的变换函数
cdf1 = zeros(1,256);   % cdf1为映射表
cum_sum = 0;
for index = 1:256;cum_sum = cum_sum + hist1(index);cdf1(index) = (255/(h1*w1))*cum_sum;
end
% 求直方图均衡的变换函数
cdfRef1 = zeros(1,256);   % cdfRef1为映射表
cum_sum = 0;
for index = 1:256;cum_sum = cum_sum + histRef1(index);cdfRef1(index) = (255/(h11*w11))*cum_sum;
endhist2  = imhist(im2);                % 显示图像im2的灰度直方图
histRef2 = imhist(imRef2);
[h2,w2] = size(im2);
[h22,w22] = size(imRef2);
% 求直方图均衡的变换函数
cdf2 = zeros(1,256);   % cdf2为映射表
cum_sum = 0;
for index = 1:256;cum_sum = cum_sum + hist2(index);cdf2(index) = (255/(h2*w2))*cum_sum;
end
% 求直方图均衡的变换函数
cdfRef2 = zeros(1,256);   % cdfRef2为映射表
cum_sum = 0;
for index = 1:256;cum_sum = cum_sum + histRef2(index);cdfRef2(index) = (255/(h22*w22))*cum_sum;
endhist3  = imhist(im3);                % 显示图像im3的灰度直方图
histRef3 = imhist(imRef3);
[h3,w3] = size(im3);
[h33,w33] = size(imRef3);
% 求直方图均衡的变换函数
cdf3 = zeros(1,256);   % cdf3为映射表
cum_sum = 0;
for index = 1:256;cum_sum = cum_sum + hist3(index);cdf3(index) = (255/(h3*w3))*cum_sum;
end
% 求直方图均衡的变换函数
cdfRef3 = zeros(1,256);   %cdfRef3为映射表
cum_sum = 0;
for index = 1:256;cum_sum = cum_sum + histRef3(index);cdfRef3(index) = (255/(h33*w33))*cum_sum;
end% Compute the mapping
M1   = zeros(1,256);
for idx1 = 1 : 256[tmp1,ind1] = min(abs(cdf1(idx1) - cdfRef1));M1(idx1)    = ind1-1;
end
M2   = zeros(1,256);
for idx2 = 1 : 256[tmp2,ind2] = min(abs(cdf2(idx2) - cdfRef2));M2(idx2)    = ind2-1;
endM3   = zeros(1,256);
for idx3 = 1 : 256[tmp3,ind3] = min(abs(cdf3(idx3) - cdfRef3));M3(idx3)    = ind3-1;
end% Now apply the mapping to get first image to make
% the image look like the distribution of the second image
imMatch1 = M1(double(im1)+1);
imMatch2 = M2(double(im2)+1);
imMatch3 = M3(double(im3)+1);
imMatch1 = uint8(imMatch1);
imMatch2 = uint8(imMatch2);
imMatch3 = uint8(imMatch3);
figure;%显示原图像、匹配图像和匹配后的图像
subplot(3,3,1),imshow(im1,[]);title('r原图像');
subplot(3,3,2),imshow(imRef1,[]);title('r匹配图像');
subplot(3,3,3),imshow(imMatch1,[]);title('r匹配之后图像');
subplot(3,3,4),imshow(im2,[]);title('g原图像');
subplot(3,3,5),imshow(imRef2,[]);title('g匹配图像');
subplot(3,3,6),imshow(imMatch2,[]);title('g匹配之后图像');
subplot(3,3,7),imshow(im3,[]);title('b原图像');
subplot(3,3,8),imshow(imRef3,[]);title('b匹配图像');
subplot(3,3,9),imshow(imMatch3,[]);title('b匹配之后图像');
figure;%显示原图像、匹配图像和匹配后图像的直方图
subplot(3,3,1),imhist(im1,64);title('原图像r直方图');
subplot(3,3,2),imhist(imRef1,64);title('匹配图像r直方图');
subplot(3,3,3),imhist(uint8(imMatch1),64);title('匹配之后图像r直方图');
subplot(3,3,4),imhist(im2,64);title('原图像g直方图');
subplot(3,3,5),imhist(imRef2,64);title('匹配图像g直方图');
subplot(3,3,6),imhist(uint8(imMatch2),64);title('匹配之后图像g直方图');
subplot(3,3,7),imhist(im3,64);title('原图像b直方图');
subplot(3,3,8),imhist(imRef3,64);title('匹配图像b直方图');
subplot(3,3,9),imhist(uint8(imMatch3),64);title('匹配之后图像b直方图');figure;
subplot(1,3,1),imshow(cat(3,im1,im2,im3),[]);title('原图像');
subplot(1,3,2),imshow(cat(3,imRef1,imRef2,imRef3),[]);title('匹配图像');
subplot(1,3,3),imshow(cat(3,imMatch1,imMatch2,imMatch3),[]);title('匹配之后图像');

运行结果

匹配之后的图片直方图与匹配图像直方图有相似的趋势。

匹配之后的图像与匹配图像有相同的色系。

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