히스토그램 이미지 처리 란 무엇입니까?

히스토그램 이미지 처리는 이미지 강도 값의 매개 변수를 제어하여 이미지를 수정하는 작업입니다. 이미지의 강도 값을 측정하여 단일 색상 채널 내의 전체 강도 또는 색상 강도를 나타내는 히스토그램에 매핑 할 수 있습니다. 사용자는 히스토그램과 강도 값을 표시하는 히스토그램과 상호 작용하고 수정하여 히스토그램 이미지 처리를 통해 그림의 모양을 변경할 수 있습니다.

이미지 전체의 색상 강도를 계산하고 계산 된 값을 히스토그램에 매핑 할 수 있습니다. 히스토그램의 모양을 변경하거나 중간 점을 변경하면 강도 값을 다시 매핑하여 이미지의 모양을 변경할 수 있습니다. 단일 색상 채널에 대한 히스토그램을 수정하여 이미지 전체에서 단일 색상이 처리되는 방식을 변경할 수 있습니다. 선택된 색상의 강화 또는 감쇠와 함께 이미지 내 전체 대비도 증가 또는 감소 할 수 있습니다.

많은 이미지 처리 응용 프로그램은 사용자가 이미지의 강도 값과 관련된 히스토그램을 볼 수 있도록합니다. 이미지 처리 기술을 통해 이미지 편집에 대한 기본 지식이있는 사용자는 이미지 자체에 직접 수정을 적용하지 않고도 전체 강도 값으로 이미지의 모양을 변경할 수 있습니다. 히스토그램 이미지 처리는 표준화 된 비교를 위해 두 이미지를 결합하거나 이미지를 매끄럽게 연결하려는 경우에 특히 유용합니다. 다른 이미지 히스토그램에 비해 이미지 히스토그램을 정규화하면 각 이미지는 다른 이미지와 동일한 색상 및 강도 범위를 얻습니다.

이미지 시각화는 예술과 사진에서 과학적 데이터 수집에 이르기까지 많은 연구 분야에서 중요합니다. 히스토그램 이미지 처리는 가상 이미지 필터를 만들어 예술적 요소를 만들거나 원치 않는 이미징 효과를 줄일 수 있습니다. 엣지 감지 및 이미지 세분화가보다 명확 해져서 자동화 된 프로그램이 단일 이미지 내의 요소를 식별 할 수있는 가능성이 높아집니다. 이미지에서 과학 데이터를 수집 할 때 특히 유용합니다.

과학적인 목적으로, 히스토그램 이미지 처리는 체계적인 이동으로 인한 이미지의 변수를 근절하기 때문에 중요합니다. 연구의 모든 이미지는 동일한 매개 변수 범위를 부여하고 서로 정규화 할 수 있으므로 과학자는 이미징 매개 변수의 변경으로 인한 변수를 제어 할 수 있습니다. 히스토그램 이미지 처리를 사용하여 이미지 분산을 제어함으로써 과학자들은 이미지 강도 나 대비의 정도를 혼란시키지 않고 연구 내 변수를 검사 할 수 있습니다. 다시 말해, 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 이미지 내에서 강도 값을 정규화함으로써 과학자는 비교할 수없는 이미지를 직접 비교할 수 있습니다.