直方图匹配（histogram matching）:使两幅影像的色调保持一致
使用场景：
使用直方图匹配，使两幅图像的色调更一致，是在模型训练之前使用的，是一种数据处理的方式（例如在图像风格转换的时候，那么使用直方图匹配会让源域与目标域的图像色调更接近，从而风格转换的效果更好...）
概念：
直方图匹配：将一张图片的直方图匹配到目标图上，使两张图的视觉感觉接近
直方图匹配又称为直方图规定化，是指将一幅图像的直方图变成规定形状的直方图而进行的图像增强方法。 即将某幅影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。可以在单波段影像直方图之间进行匹配，也可以对多波段影像进行同时匹配。两幅图像比对前，通常要使其直方图形式一致。
基本介绍
当一幅图像被描述为直方图后，所有的空间信息都丢失了。直方图描述了每个灰度级具有的像素个数，但无法为这些像素在图像中的位置提供任何线索。即便如此，直方图仍有一些有用的性质：
（1）一个特定的图像有唯一的直方图，但两幅图像的直方图相同并不能说明图像相同。
（2）在图像中特定对象的直方图是平移不变的。
（3）在图像中特定对象的直方图是旋转不变的。
（4）如果一幅图像由两个不连接的区域组成，且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是两个区域的直方图之和。显然，该结论可以推广到任何数目的不连接区域的情形。
用途
数字化参数
直方图可以作为判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围的指标。一般情况下，一幅图像应该利用全部或几乎全部可能的灰度级。
如果图像的灰度级超出数字化器所能处理的范围，则超出范围的灰度级简单的置为0或255，这样，将在直方图的两端（或一端）产生尖峰。故数字化之前，对直方图进行检查是一个良好的习惯。
图像二值化边界阀值选择
也可使小于T的灰度值置为零，大于T的灰度值不变，得到物体除去背景的图像。
直方图匹配_百度百科
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