Was ist Histogramm-Bildverarbeitung?
Die Histogrammbildverarbeitung ist der Vorgang des Modifizierens eines Bildes durch Steuern der Parameter der Bildintensitätswerte. Intensitätswerte für ein Bild können gemessen und auf ein Histogramm abgebildet werden, das entweder die Gesamtintensität oder die Farbintensität innerhalb eines einzelnen Farbkanals darstellt. Ein Benutzer kann das Erscheinungsbild eines Bildes durch Histogramm-Bildverarbeitung ändern, indem er mit diesem Histogramm interagiert und es modifiziert, wobei Intensitätswerte angezeigt werden.
Die Intensität einer Farbe im gesamten Bild kann berechnet werden, und die berechneten Werte können auf ein Histogramm abgebildet werden. Durch Ändern der Form dieses Histogramms oder des Mittelpunkts können Intensitätswerte neu zugeordnet werden, wodurch sich das Erscheinungsbild eines Bildes ändert. Es ist möglich, ein Histogramm für einen einzelnen Farbkanal zu ändern, um zu ändern, wie eine einzelne Farbe in einem Bild behandelt wird. Neben der Verstärkung oder Dämpfung ausgewählter Farben kann auch der Gesamtkontrast innerhalb eines Bildes erhöht oder verringert werden.
Bei vielen Bildverarbeitungsanwendungen kann der Benutzer das Histogramm anzeigen, das den Intensitätswerten eines Bildes zugeordnet ist. Mithilfe der Bildverarbeitungstechnologie kann ein Benutzer mit Grundkenntnissen in der Bildbearbeitung das Erscheinungsbild eines Bildes um die Gesamtintensitätswerte ändern, ohne Änderungen direkt am Bild selbst vornehmen zu müssen. Die Histogramm-Bildverarbeitung ist besonders nützlich, wenn eine Person zwei Bilder entweder für einen normalisierten Vergleich kombinieren oder Bilder nahtlos zusammenfügen möchte. Durch Normalisieren eines Bildhistogramms relativ zu anderen Bildhistogrammen erhält jedes Bild den gleichen Farb- und Intensitätsbereich wie die anderen Bilder.
Die Bildvisualisierung spielt in vielen Bereichen eine wichtige Rolle, von der Kunst über die Fotografie bis hin zur wissenschaftlichen Datenerfassung. Durch die Histogramm-Bildverarbeitung kann ein virtueller Bildfilter erstellt, künstlerische Elemente erstellt oder unerwünschte Bildeffekte reduziert werden. Kantendetektion und Bildsegmentierung können deutlicher gemacht werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass ein automatisiertes Programm Elemente in einem einzelnen Bild identifizieren kann. Dies ist besonders nützlich beim Sammeln von wissenschaftlichen Daten aus Bildern.
Für wissenschaftliche Zwecke ist die Histogramm-Bildverarbeitung von entscheidender Bedeutung, da sie Variablen in Bildern auslöscht, die durch eine systematische Verschiebung verursacht werden. Allen Bildern in einer Studie kann der gleiche Parameterbereich zugewiesen und zueinander normalisiert werden, sodass Wissenschaftler die Möglichkeit haben, Variablen zu überprüfen, die durch Änderungen der Bildgebungsparameter verursacht werden. Durch die Steuerung der Bildvarianz mithilfe der Histogramm-Bildverarbeitung können die Wissenschaftler die Variablen innerhalb einer Studie untersuchen, ohne die Intensität oder den Kontrast des Bildes zu beeinträchtigen. Mit anderen Worten, durch die Verwendung von Bildverarbeitungsalgorithmen zur Normalisierung von Intensitätswerten in Bildern kann ein Wissenschaftler ansonsten unvergleichliche Bilder direkt vergleichen.