是否可以使两个灰度图像在统计上等效？
Is it possible to make two grayscale images stastistically equivalent?
我有 2 张灰度图像，分别是 G1 和 G2。我还有统计数据（最小值、最大值、平均值和标准差）。我想更改 G2，使 G2 的统计数据（最小值、最大值、平均值和 SD）与 G1 匹配。我尝试了算术缩放，并得到了 G1 和 G2 的最小值和最大值来匹配，但均值和 SD 仍然不同。我也尝试过在 G1 中对 G2 进行直方图拟合，但这也没有达到我想要的效果。我正在使用一个名为 SPIDER 的软件，这是一个适用于图像处理的问题，可以使用不同的软件包（OpenCV MATLABetc）执行。任何想法和建议将不胜感激。
最简单的方法是对两个图像应用直方图均衡化（histeq 在 MATLAB 中）。如果你不想改变两个图像，那么你可以做histogram matching，但那有点复杂。
您可以根据简单曲线生成输入到输出的映射。从没有任何依赖关系的值开始，min 和 max - 它们将设置曲线的末端。现在映射平均值以在曲线中间创建一个点。要修改标准偏差，您可以更改均值和端点之间的曲线形状 - 中间较平坦的曲线会产生较小的偏差，而两端较平坦但中间较陡峭的曲线会放大它.
编辑：我还没有充分考虑这一点，改变曲线的形状也会改变均值。但我认为它可以被加工成有用的东西。
我将直方图均衡化答案标记为正确，因为它给了我最好的结果，但是我无法使 2 个图像在统计上完全相等
我有 2 张灰度图像，分别是 G1 和 G2。我还有统计数据（最小值、最大值、平均值和标准差）。我想更改 G2，使 G2 的统计数据（最小值、最大值、平均值和 SD）与 G1 匹配。我尝试了算术缩放，并得到了 G1 和 G2 的最小值和最大值来匹配，但均值和 SD 仍然不同。我也尝试过在 G1 中对 G2 进行直方图拟合，但这也没有达到我想要的效果。我正在使用一个名为 SPIDER 的软件，这是一个适用于图像处理的问题，可以使用不同的软件包（OpenCV MATLABetc）执行。任何想法和建议将不胜感激。
最简单的方法是对两个图像应用直方图均衡化（histeq 在 MATLAB 中）。如果你不想改变两个图像，那么你可以做histogram matching，但那有点复杂。
您可以根据简单曲线生成输入到输出的映射。从没有任何依赖关系的值开始，min 和 max - 它们将设置曲线的末端。现在映射平均值以在曲线中间创建一个点。要修改标准偏差，您可以更改均值和端点之间的曲线形状 - 中间较平坦的曲线会产生较小的偏差，而两端较平坦但中间较陡峭的曲线会放大它.
编辑：我还没有充分考虑这一点，改变曲线的形状也会改变均值。但我认为它可以被加工成有用的东西。
我将直方图均衡化答案标记为正确，因为它给了我最好的结果，但是我无法使 2 个图像在统计上完全相等