Что такое обработка изображений гистограммы?

Обработка изображения гистограммы - это изменение изображения путем управления параметрами значений интенсивности изображения. Значения интенсивности для изображения можно измерить и отобразить на гистограмме, представляющей общую интенсивность или интенсивность цвета в пределах одного цветового канала. Пользователь может изменить внешний вид изображения посредством обработки изображения гистограммы, взаимодействуя и изменяя эту гистограмму, отображающую значения интенсивности.

Интенсивность цвета по всему изображению можно рассчитать, а рассчитанные значения можно отобразить на гистограмме. Изменяя форму этой гистограммы или изменяя ее среднюю точку, значения интенсивности можно переназначать, изменяя внешний вид изображения. Можно изменить гистограмму для одного цветового канала, изменив способ обработки одного цвета на всем изображении. Наряду с усилением или ослаблением выбранных цветов, общий контраст в изображении также может быть увеличен или уменьшен.

Многие приложения для обработки изображений позволяют пользователю просматривать гистограмму, связанную со значениями интенсивности изображения. Технология обработки изображений позволяет пользователю, имеющему базовые знания по редактированию изображений, изменять внешний вид изображения в соответствии с общими значениями интенсивности без необходимости вносить изменения непосредственно в само изображение. Обработка изображений гистограммы особенно полезна, когда человек хочет объединить два изображения либо для нормализованного сравнения, либо для бесшовного сшивания изображений. Нормализуя гистограмму изображения относительно других гистограмм изображения, каждое изображение приобретает тот же диапазон цвета и интенсивности, что и другие изображения.

Визуализация изображения важна во многих областях исследования, от искусства и фотографии до сбора научных данных. При обработке изображений гистограммы можно создать фильтр виртуальных изображений, создать художественные элементы или уменьшить нежелательные эффекты изображения. Обнаружение края и сегментация изображения могут быть более очевидными, что повышает вероятность того, что автоматизированная программа сможет идентифицировать элементы в пределах одного изображения. Это особенно полезно при сборе научных данных из изображений.

В научных целях обработка изображения гистограммы имеет решающее значение, поскольку она устраняет переменные в изображениях, вызванные систематическим сдвигом. Все изображения в исследовании могут иметь одинаковый диапазон параметров и нормализоваться друг к другу, что позволяет ученым контролировать переменные, вызванные изменениями параметров изображения. Контролируя дисперсию изображения с помощью обработки изображения гистограммы, ученые могут исследовать переменные в рамках исследования, не смешивая степени интенсивности или контрастности изображения. Другими словами, используя алгоритмы обработки изображений для нормализации значений интенсивности в изображениях, ученый может напрямую сравнивать несопоставимые изображения.