Histogram Matching e Histogram Equalization são ótimas ferramenta para resolver problemas com o banco de dados, principalmente quando este é obtido por máquinas que podem apresentar falhas durante a obtenção de imagens. Desta forma, qualquer processamento de imagens com o objetivo de comparar as imagens, como, por exemplo comparar as estruturas das células do corpo, merece passar por essa análise. Fazer a comparação com a distribuição beta não foi algo que apresentou uma novidade para o campo de estudo, porém, permitiu fazer análises bem interessantes sobre o que se é desejado. Nesse caso, obter histogram matching de um banco de dados fica reduzido a escolher uma distribuição de interesse. Para o algoritmo de Thresholding, os resultados não me pareceram promissores por causa do ruído que as imagens, no geral, apresentavam. Mas foi de grande interesse a aplicação desse método. Esse estudo baseou-se em algoritmos já existentes na literatura, e, portanto, não apresentou grande diferencial quanto aos resultado, como mostro ao longo do escopo desse texto. A classe em Python ficará disponível para uso, caso haja interesse em reproduzir o algoritmo citado, bem como o código em javascript para o mesmo. Acredito que o objetivo da disciplina de Introdução à Computação Gráfica tenha sido realizado.
Para futuros trabalhos, eu gostaria de resolver o problema de otimização duplo que se construiu quando pensei na obtenção dos parâmetros da distribuição beta. Acredito que escolhendo uma distribuição que de alguma forma minimize o erro do histogram matching fará com que a distribuição tenha cara de uma "média" das distribuições de um banco de dados qualquer e, a partir daí, poder-se-ia ter uma relação bem interessante de equivalência entre as imagens.