我有两张图像（切片），由两个相机传感器拍摄以完成一张图像。然而，由于传感器性能的一些差异，它们的颜色/色调有所不同，我需要将它们匹配以制作一张统一的图像。
我用的是HistogramMatcher斐济包含的功能（图 J）解释here https://i.stack.imgur.com/L3Mve.png将第二个图像的颜色与第一个图像的颜色相匹配。它给出了可接受的结果，但仍需要进一步处理。
所以我的问题是，拥有统一形象的最佳方法是什么。
我应该从亮度、色调然后饱和度开始吗？除了“HistogramMatcher”功能之外，还有其他颜色匹配功能吗？
下面是一个图像示例
我将你的图像分成两部分，如下所示，然后使用scikit-image的直方图匹配函数：
#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
from skimage.io import imread, imsave
from skimage import exposure
from skimage.transform import match_histograms
# Load left and right images
L = imread('rocksA.png')
R = imread('rocksB.png')
# Match using the right side as reference
matched = match_histograms(L, R, multichannel=True)
# Place side-by-side and save
result = np.hstack((matched,R))
imsave('result.png',result)
这给出了这个结果：
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