Duas imagens podem estar equalizadas se suas médias e variâncias forem iguais. Conhecendo-se as médias e variâncias das imagens, e tomando uma delas como referência (R) e com média Mr e variância Vr, a outra imagem (A), de média Ma e variância Va, terá a sua média e variância ajustadas aplicando uma transformação linear aos valores de seus pixels, gerando a imagem de saída (S). A transformação linear é dada por:

S = A * ganho + offset

onde:

ganho = √(Vr/Va) e

offset = Mr - (ganho * Ma)

O seguinte programa cria a imagem ajustada S de A, na qual a média e a variância são iguais aos da imagem R. Para calcular a média e a variância, use a ferramenta de Estatística.

{
Image imaref, imaju, imaout ("CAT_IMAGE");

//imaref = Retrieve (Name = "IMA_REF");
imaju  = Retrieve (Name = "IMA_AJU");

Vaju = 2909.46; // Use adjust variance
Vref = 2631.42; // Use reference variance

Maju = 86.79;  // Use adjust mean
Mref = 83.09; // Use reference mean

ganho = sqrt (Vref/Vaju);
offset = Mref - ganho * Maju;

imaout = New (Name = "IMA_OUT", ResX = 1, ResY = 1); //Use res X and Y
imaout = ganho * imaju + offset;
}

Referência: LEONARDI, S. S.; SOUZA, S. M.; FONSECA, L. M. G. Comparação do desempenho de algorítmos de normalização radiométrica de imagens de satélite. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 11. (SBSR)., 2003, Belo Horizonte. Anais… São José dos Campos: INPE, 2003. p. 2063 - 2069. CD-ROM, Online. ISBN 85-17-00017-X. (INPE-16128-PRE/10731). Disponível em: <http://urlib.net/ltid.inpe.br/sbsr/2002/11.14.16.57>. Acesso em: 23 jun. 2016.