Hva er Histogram Image Processing?

Histogram-bildebehandling er handlingen for å modifisere et bilde ved å kontrollere parametrene for bildens intensitetsverdier. Intensitetsverdier for et bilde kan måles og kartlegges på et histogram, som representerer enten generell intensitet eller fargeintensitet i en enkelt fargekanal. En bruker kan endre utseendet til et bilde gjennom histogrambildebehandling ved å samhandle med og endre det histogrammet som viser intensitetsverdier.

En farges intensitet gjennom et bilde kan beregnes, og de beregnede verdiene kan kartlegges på et histogram. Ved å endre formen på det histogrammet eller endre midtpunktet for det, kan intensitetsverdiene ombygges, og endre utseendet til et bilde. Det er mulig å endre et histogram for en enkelt fargekanal, endre hvordan en enkelt farge behandles gjennom et bilde. Sammen med intensivering eller demping av valgte farger, kan den generelle kontrasten i et bilde også økes eller reduseres.

Mange bildebehandlingsapplikasjoner har kapasitet til å tillate brukeren å se histogrammet knyttet til et bildes intensitetsverdier. Bildebehandlingsteknologi gjør det mulig for en bruker som har grunnleggende kunnskap om bilderedigering, å endre utseendet til et bilde etter generelle intensitetsverdier uten å måtte bruke endringer direkte på selve bildet. Histogram-bildebehandling er spesielt nyttig når en person ønsker å kombinere to bilder for enten en normalisert sammenligning eller for å sy sammen bilder sømløst. Ved å normalisere et bildehistogram i forhold til andre bildehistogrammer, får hvert bilde samme fargeområde og intensitet som de andre bildene.

Bildevisualisering er viktig i mange studieretninger, fra kunst og fotografering til vitenskapelig datainnsamling. Histogram-bildebehandling kan lage et virtuelt bildefilter, lage kunstneriske elementer eller redusere uønskede avbildningseffekter. Kantdeteksjon og bildesegmentering kan gjøres tydeligere, noe som øker sannsynligheten for at et automatisert program kan identifisere elementer i et enkelt bilde. Dette er spesielt nyttig når du skal samle vitenskapelige data fra bilder.

For vitenskapelige formål er histogrambildebehandling kritisk fordi den utrydder variabler i bilder forårsaket av et systematisk skifte. Alle bilder i en studie kan gis det samme parameterområdet og normaliseres til hverandre, slik at forskere kan kontrollere for variabler forårsaket av endringer i avbildingsparametere. Ved å kontrollere for bildevariasjon ved hjelp av histogrambilde-prosessering, er forskere i stand til å undersøke variablene i en studie uten å forvirre grader av bildets intensitet eller kontrast. Med andre ord, ved å bruke bildebehandlingsalgoritmer for å normalisere intensitetsverdier i bilder, kan en forsker direkte sammenligne ellers uforlignelige bilder.