Histogram görüntü işleme, görüntü yoğunluğu değerlerinin parametrelerini kontrol ederek bir görüntüyü değiştirme işlemidir. Bir görüntü için yoğunluk değerleri, tek bir renk kanalı içindeki genel yoğunluğu veya renk yoğunluğunu temsil eden bir histogram üzerinde ölçülebilir ve haritalanabilir. Bir kullanıcı, histogramın yoğunluk değerlerini gösteren histogram ile etkileşime girerek ve onu değiştirerek histogram görüntü işleme yoluyla bir resmin görünümünü değiştirebilir.
Bir rengin görüntü boyunca yoğunluğu hesaplanabilir ve hesaplanan değerler bir histograma eşlenebilir. Bu histogramın şeklini değiştirerek veya orta noktasını değiştirerek, bir görüntünün görünümünü değiştirerek yoğunluk değerleri yeniden belirlenebilir. Tek bir renk kanalı için bir histogramı değiştirmek, tek bir rengin görüntü boyunca nasıl işleneceğini değiştirmek mümkündür. Seçilen renklerin yoğunlaştırılması veya zayıflatılması ile birlikte, bir görüntüdeki genel kontrast da artırılabilir veya azaltılabilir.
Birçok görüntü işleme uygulaması, kullanıcının bir görüntünün yoğunluk değerleri ile ilişkili histogramı görmesine izin verme kapasitesine sahiptir. Görüntü işleme teknolojisi, görüntüyü doğrudan görüntünün kendisine değişiklik yapmak zorunda kalmadan, genel yoğunluk değerleri ile görüntünün görünümünü değiştirmek için temel görüntü düzenleme bilgisine sahip bir kullanıcıya izin verir. Histogram görüntü işleme, bir kişi normalize edilmiş bir karşılaştırma için iki görüntüyü birleştirmek veya görüntüleri kesintisiz bir şekilde birleştirmek için özellikle yararlıdır. Bir görüntü histogramını diğer görüntü histogramlarına göre normalleştirerek, her görüntü diğer görüntülerle aynı renk ve yoğunluğu elde eder.
Resim görselleştirme, sanat ve fotoğrafçılıktan bilimsel veri toplamaya kadar birçok çalışma alanında önemlidir. Histogram görüntü işleme, sanal bir görüntü filtresi oluşturabilir, sanatsal öğeler oluşturabilir veya istenmeyen görüntüleme efektlerini azaltabilir. Kenar algılama ve görüntü bölümlendirme daha belirgin hale getirilebilir ve otomatik bir programın tek bir görüntüdeki öğeleri belirleme olasılığını artırır. Bu, özellikle görüntülerden bilimsel verilerin toplanmasında yararlıdır.
Bilimsel amaçlar için, histogram görüntü işleme kritiktir çünkü sistematik bir kaymanın neden olduğu görüntüdeki değişkenleri ortadan kaldırır. Bir çalışmadaki tüm görüntülere aynı parametre aralığı verilebilir ve birbirlerine normalize edilebilir, böylece bilim adamlarının görüntüleme parametrelerindeki değişikliklerin neden olduğu değişkenleri kontrol etmeleri sağlanır. Bilim adamları, histogram görüntü işlemeyi kullanarak görüntü varyansını kontrol ederek daha sonra görüntü yoğunluğunu veya kontrastını etkilemeden bir çalışmadaki değişkenleri inceleyebilirler. Başka bir deyişle, görüntülerdeki yoğunluk değerlerini normalleştirmek için görüntü işleme algoritmaları kullanarak, bir bilim adamı başka türlü kıyaslanamayan görüntüleri doğrudan karşılaştırabilir.
