直方图匹配或叫做直方图规定化都可以，是把原图像的直方图按照给定的直方图加以映射，使新图像的直方图的分布类似于给定的函数。
总共有以下几步：
1.求给定的函数的累积直方图s。
2.求原图像的累积直方图G。
3.求s中每一个值在G中距离最小的位置index。
4.求原图像每个像素通过index映射到的新像素的值。
代码如下：
1 clear all;
2 close all;
3 clc;
4
5 r=127;
6 x=-r:r+1;
7 sigma=20;
8 y1=exp(-((x-80).^2)/(2*sigma^2));
9 y2=exp(-((x+80).^2)/(2*sigma^2));
10 y=y1+y2; %双峰高斯函数，任意函数都可以
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12 %im=imread('bg.bmp'); %匹配一个图像的直方图
13 %y=imhist(im);
14 y=y/sum(y); %归一化，使函数符合概率分布的sum(y)==1这样一个规律
15 plot(y); %待匹配的直方图
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17 G=[]; %函数的累积直方图
18 for i=1:256
19 G=[G sum(y(1:i))];
20 end
21
22 img=imread('lena.jpg');
23 [m n]=size(img);
24 hist=imhist(img); %待处理图像的直方图
25 p=hist/(m*n);
26 figure;plot(p) %原图直方图
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28 s=[]; %待处理图像的累积直方图
29 for i=1:256
30 s=[s sum(p(1:i))];
31 end
32
33 for i=1:256
34 tmp{i}=G-s(i);
35 tmp{i}=abs(tmp{i}); %因为要找距离最近的点，所以取绝对值
36 [a index(i)]=min(tmp{i}); %找到两个累积直方图距离最近的点
37 end
38
39 imgn=zeros(m,n);
40 for i=1:m
41 for j=1:n
42 imgn(i,j)=index(img(i,j)+1)-1; %由原图的灰度通过索引映射到新的灰度
43 end
44 end
45
46 imgn=uint8(imgn);
47 figure;imshow(imgn)
48 figure;plot(imhist(imgn)) %新图的直方图
效果如下：
给定的直方图
原图
原图直方图
变换后的直方图
最后的结果
