Hvad er Histogram Image Processing?
Histogrambilledbehandling er handlingen med at ændre et billede ved at kontrollere parametrene for billedintensitetsværdierne. Intensitetsværdier for et billede kan måles og kortlægges på et histogram, der repræsenterer enten samlet intensitet eller farveintensitet inden for en enkelt farvekanal. En bruger kan ændre udseendet på et billede gennem histogrambilledbehandling ved at interagere med og ændre det histogram, der viser intensitetsværdier.
En farves intensitet gennem et billede kan beregnes, og de beregnede værdier kan kortlægges på et histogram. Ved at ændre formen på dette histogram eller ændre midtpunktet for det, kan intensitetsværdier ændres igen, hvilket ændrer udseendet på et billede. Det er muligt at ændre et histogram til en enkelt farvekanal ved at ændre, hvordan en enkelt farve behandles i et billede. Sammen med intensivering eller dæmpning af valgte farver kan den samlede kontrast inden for et billede også øges eller mindskes.
Mange billedbehandlingsapplikationer har kapacitet til at give brugeren mulighed for at se histogrammet, der er knyttet til et billeds intensitetsværdier. Billedbehandlingsteknologi gør det muligt for en bruger, der har grundlæggende kendskab til billedredigering, at ændre et billeders udseende efter samlede intensitetsværdier uden at skulle anvende ændringer direkte på selve billedet. Histogrambilledbehandling er især nyttig, når en person ønsker at kombinere to billeder til enten en normal sammenligning eller til at sy sømløse billeder sammen. Ved at normalisere et billedhistogram i forhold til andre billedhistogrammer får hvert billede det samme farveområde og intensitet som de andre billeder.
Billedvisualisering er vigtig i mange studieretninger, fra kunst og fotografering til videnskabelig dataindsamling. Histogram-billedbehandling kan oprette et virtuelt billedfilter, skabe kunstneriske elementer eller reducere uønskede billeddannelseseffekter. Kantsporing og billedsegmentering kan gøres mere synlig, hvilket øger sandsynligheden for, at et automatiseret program kan identificere elementer i et enkelt billede. Dette er især nyttigt til indsamling af videnskabelige data fra billeder.
Til videnskabelige formål er histogrambilledbehandling kritisk, fordi den udrydder variabler i billeder forårsaget af et systematisk skift. Alle billeder i en undersøgelse kan gives det samme parameterområde og normaliseres til hinanden, så forskere kan kontrollere for variabler forårsaget af ændringer i billeddannelsesparametre. Ved at kontrollere for billedvarians ved hjælp af histogrambilledebehandling er videnskabsmænd derefter i stand til at undersøge variablerne inden for en undersøgelse uden forvirrende grader af billedintensitet eller kontrast. Med andre ord, ved at bruge billedbehandlingsalgoritmer til at normalisere intensitetsværdier i billeder, kan en videnskabsmand direkte sammenligne ellers uforlignelige billeder.