ヒストグラム画像処理とは

ヒストグラム画像処理は、画像強度値のパラメータを制御することにより画像を修正する行為です。 画像の輝度値を測定し、ヒストグラムにマッピングして、単一のカラーチャネル内の全体的な輝度または色の輝度を表すことができます。 ユーザーは、ヒストグラムを処理し、輝度値を表示するヒストグラムと対話して変更することにより、写真の外観を変更できます。

画像全体の色の強度を計算し、計算された値をヒストグラムにマッピングできます。 そのヒストグラムの形状を変更するか、その中点を変更することにより、強度値を再マッピングして、画像の外観を変更できます。 単一のカラーチャネルのヒストグラムを変更して、画像全体での単一のカラーの処理方法を変更することができます。 選択した色の強調または減衰に加えて、画像内の全体的なコントラストも増減できます。

多くの画像処理アプリケーションには、ユーザーが画像の強度値に関連するヒストグラムを表示できる機能があります。 画像処理技術により、画像編集の基本的な知識を持つユーザーは、画像自体に直接修正を適用することなく、全体的な強度値によって画像の外観を変更できます。 ヒストグラムの画像処理は、正規化された比較のために2つの画像を組み合わせたり、画像をシームレスにつなぎ合わせたい場合に特に役立ちます。 他の画像ヒストグラムに対して画像ヒストグラムを正規化することにより、各画像は他の画像と同じ色と強度の範囲を獲得します。

画像の視覚化は、芸術や写真から科学的なデータ収集まで、多くの研究分野で重要です。 ヒストグラム画像処理は、仮想画像フィルターを作成し、芸術的な要素を作成したり、不要な画像効果を減らしたりできます。 エッジ検出と画像のセグメンテーションをより明確にすることができ、自動化されたプログラムが単一の画像内の要素を識別できる可能性が高まります。 これは、画像から科学データを収集する際に特に役立ちます。

科学的な目的のために、ヒストグラム画像処理は、体系的なシフトによって引き起こされる画像の変数を根絶するため、重要です。 研究のすべての画像に同じパラメータ範囲を与えて、互いに正規化することができます。これにより、科学者はイメージングパラメータの変化によって引き起こされる変数を制御できます。 ヒストグラム画像処理を使用して画像の分散を制御することにより、科学者は画像の強度やコントラストの程度を混乱させることなく、研究内の変数を調べることができます。 つまり、画像処理アルゴリズムを使用して画像内の輝度値を正規化することにより、科学者は他の方法では比較できない画像を直接比較できます。