Co to jest przetwarzanie obrazu histogramu?
Histogram przetwarzania obrazu polega na modyfikacji obrazu poprzez kontrolowanie parametrów wartości intensywności obrazu. Wartości intensywności obrazu można zmierzyć i odwzorować na histogramie, reprezentujący ogólną intensywność lub intensywność kolorów w jednym kanale kolorów. Użytkownik może zmienić wygląd obrazu poprzez przetwarzanie obrazu histogramu poprzez interakcję i modyfikację tego histogramu wyświetlającego wartości intensywności.
Intensywność koloru na obrazie można obliczyć, a obliczone wartości można odwzorować na histogram. Zmieniając kształt tego histogramu lub zmieniając jego punkt środkowy, wartości natężenia można odwzorować, zmieniając wygląd obrazu. Możliwe jest zmodyfikowanie histogramu dla jednego kanału kolorów, zmieniając sposób traktowania jednego koloru na całym obrazie. Wraz z intensyfikacją lub osłabieniem wybranych kolorów ogólny kontrast na obrazie można również zwiększyć lub zmniejszyć.
Wiele aplikacji do przetwarzania obrazów umożliwia użytkownikowi przeglądanie histogramu związanego z wartościami intensywności obrazu. Technologia przetwarzania obrazu pozwala użytkownikowi, który ma podstawową wiedzę na temat edycji obrazu, na zmianę wyglądu obrazu według ogólnych wartości intensywności bez konieczności stosowania modyfikacji bezpośrednio do samego obrazu. Przetwarzanie obrazu histogramowego jest szczególnie przydatne, gdy osoba chce połączyć dwa obrazy w celu znormalizowanego porównania lub bezproblemowego łączenia zdjęć. Poprzez normalizację histogramu obrazu w stosunku do innych histogramów obrazu, każdy obraz uzyskuje taki sam zakres koloru i intensywności jak inne obrazy.
Wizualizacja obrazu jest ważna na wielu kierunkach, od sztuki i fotografii po gromadzenie danych naukowych. Histogram przetwarzania obrazu może stworzyć wirtualny filtr obrazu, tworząc elementy artystyczne lub redukując niepożądane efekty obrazowania. Wykrywanie krawędzi i segmentacja obrazu mogą być bardziej widoczne, zwiększając prawdopodobieństwo, że zautomatyzowany program będzie w stanie zidentyfikować elementy na jednym obrazie. Jest to szczególnie przydatne w gromadzeniu danych naukowych z obrazów.
Do celów naukowych przetwarzanie obrazu histogramu ma kluczowe znaczenie, ponieważ eliminuje zmienne w obrazach spowodowane systematycznym przesunięciem. Wszystkim obrazom w badaniu można nadać ten sam zakres parametrów i znormalizować je, umożliwiając naukowcom kontrolowanie zmiennych spowodowanych zmianami parametrów obrazowania. Kontrolując wariancję obrazu za pomocą przetwarzania obrazu histogramu, naukowcy są w stanie zbadać zmienne w badaniu bez zakłócania stopnia intensywności lub kontrastu obrazu. Innymi słowy, wykorzystując algorytmy przetwarzania obrazu do normalizacji wartości intensywności w obrazach, naukowiec może bezpośrednio porównać obrazy nieporównywalne w inny sposób.