matching op• 数据种类:image2d × image2d → image2d
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.histogram_match(src, ref, bins=None, ties='average')(要直接调用实现,import colortransport; colortransport.histogram_match(src, ref, bins=None, ties='average');从台账取用则 opscolortransport.get("histogram_match"))
把 src 的取值分布匹配到 ref(一维精确最优输运)。
保持秩不变,替换为参考的分位点。指定 bins 时,用该级数的累积分布近似 —— 更快但不再严格,所以默认为 None (严格)。
如何处理同值像素,会改变图的含义。单调映射本应“相等的输入映射为相等的输出”,但朴素地按秩替换会把同值撕开。实测(值 2 的像素有 4 个的整数图像):输出分成了 0.2222 / 0.3333 / 0.4444 / 0.5556 这 4 个值。也就是说,原本平坦的区域里长出了原图中没有的浓淡。整数图像到处都是同值,所以这不是例外而是常态。
• ties="average"(默认)—— 给同值像素分配落在它们身上的参考值的 平均。相等的输入映射为相等的输出,单调性得以保持。作为代价,输出的分布不再与参考严格一致(按同值的团块, 分布被圆成阶梯状)。对连续的输入(无同值)则仍严格一致。
• ties="break" —— 按秩原样撕开。输出的分布与参考严格一致,但平坦部分会出现虚假的浓淡。只在目的是严格匹配分布、且明知不会当作图来看时使用。
无论选哪个都会失去一些东西(分布的严格性 或 平坦部的平坦性),所以 没有默默选定一方,而是做成了参数。
直接作用于多通道图像会破坏通道间的相关。各轴的边缘分布虽然吻合,颜色组合却可能变成原本没有的。
要连同相关一起传输,请用 color_transfer 的 method="gaussian"。
• colorimetry — 测色与光谱知识 —— 颜色只由“光谱 × 光源 × 观察者”决定
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py
• poc_change_detection_misreg — py -3.11 examples/poc_change_detection_misreg.py
image2d 作为输入)matching)color_transfer · gaussian_transport_map
*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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