히스토그램 이미지 처리 란 무엇입니까?

히스토그램 이미지 처리는 이미지 강도 값의 매개 변수를 제어하여 이미지를 수정하는 행위입니다. 이미지의 강도 값은 단일 색상 채널 내에서 전체 강도 또는 색상 강도를 나타내는 히스토그램에 측정하고 맵핑 될 수 있습니다. 사용자는 강도 값을 표시하는 히스토그램과 상호 작용하고 수정하여 히스토그램 이미지 처리를 통해 그림의 모양을 변경할 수 있습니다.

이미지 전체의 색상의 강도를 계산할 수 있으며 계산 된 값은 히스토그램에 매핑 될 수 있습니다. 해당 히스토그램의 모양을 변경하거나 중간 점을 변경함으로써 강도 값을 다시 표시하여 이미지의 모양을 변경할 수 있습니다. 단일 컬러 채널의 히스토그램을 수정하여 이미지 전체에서 단일 색상이 처리되는 방식을 변경할 수 있습니다. 선택된 색상의 강화 또는 감쇠와 함께 이미지 내의 전반적인 대비도 증가 또는 감소 할 수 있습니다.

많은 이미지 처리 응용 프로그램은 사용자가 이미지의 강도 값과 관련된 히스토그램을 볼 수있는 용량을 가지고 있습니다. 이미지 처리 기술을 사용하면 이미지 편집에 대한 기본 지식이있는 사용자는 이미지 자체에 직접 수정을 적용하지 않고도 전체 강도 값으로 이미지의 모양을 변경할 수 있습니다. 히스토그램 이미지 처리는 사람이 정규화 된 비교를 위해 두 개의 이미지를 결합하거나 이미지를 원활하게 스티치하려는 경우 특히 유용합니다. 다른 이미지 히스토그램에 대한 이미지 히스토그램을 정규화함으로써 각 이미지는 다른 이미지와 동일한 범위와 강도를 얻습니다.

이미지 시각화는 예술 및 사진에서 과학 데이터 수집에 이르기까지 많은 연구 분야에서 중요합니다. 히스토그램 이미지 처리는 가상 이미지 필터를 만들어 예술적 요소를 만들거나 원치 않는 이미징 효과를 줄일 수 있습니다. 가장자리 dete시션 및 이미지 세분화는보다 명백 해져서 자동화 된 프로그램이 단일 이미지 내에서 요소를 식별 할 수있는 가능성을 증가시킬 수 있습니다. 이것은 이미지에서 과학 데이터를 수집하는 데 특히 유용합니다.

과학적 목적으로 히스토그램 이미지 처리는 체계적인 변화로 인한 이미지의 변수를 근절하기 때문에 중요합니다. 연구의 모든 이미지는 동일한 매개 변수 범위를 제공하고 서로 정규화하여 과학자들이 이미징 매개 변수의 변화로 인한 변수를 제어 할 수 있습니다. 히스토그램 이미지 처리를 사용하여 이미지 분산을 제어함으로써 과학자들은 혼란스러운 수준의 이미지 강도 또는 대비없이 연구 내 변수를 검사 할 수 있습니다. 다시 말해, 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 이미지 내에서 강도 값을 정상화함으로써 과학자는 다른 방식으로 비교할 수없는 이미지를 직접 비교할 수 있습니다.