Was ist Histogrammbildverarbeitung?

Histogrammbildverarbeitung ist das Ändern eines Bildes durch Steuerung der Parameter der Bildintensitätswerte.Die Intensitätswerte für ein Bild können gemessen und in ein Histogramm abgebildet werden, was entweder die Gesamtintensität oder die Farbintensität innerhalb eines einzelnen Farbkanals darstellt.Ein Benutzer kann das Erscheinungsbild eines Bildes durch Histogrammbildverarbeitung ändern, indem sie mit dem Histogramm mit Intensitätswerten interagiert und modifiziert.

Eine Farbenintensität im gesamten Bild kann berechnet werden, und die berechneten Werte können auf ein Histogramm abgebildet werden.Durch Ändern der Form dieses Histogramms oder der Änderung des Mittelpunkts können Intensitätswerte gestrichen werden, wodurch das Erscheinungsbild eines Bildes geändert wird.Es ist möglich, ein Histogramm für einen einzelnen Farbkanal zu modifizieren, wodurch die Art und Weise geändert wird, wie eine einzelne Farbe im gesamten Bild behandelt wird.Zusammen mit der Intensivierung oder Abschwächung ausgewählter Farben kann auch der Gesamtkontrast innerhalb eines Bildes erhöht oder verringert werden.Die Bildverarbeitungstechnologie ermöglicht es einem Benutzer, der über grundlegende Kenntnisse über die Bildbearbeitung verfügt, um das Erscheinungsbild eines Bildes durch Gesamtintensitätswerte zu ändern, ohne Änderungen direkt auf das Bild selbst anzuwenden.Die Histogrammbildverarbeitung ist besonders nützlich, wenn eine Person zwei Bilder entweder für einen normalisierten Vergleich oder zum Nähen von Bildern nahtlos kombinieren möchte.Durch die Normalisierung eines Bildhistogramms relativ zu anderen Bildhistogrammen gewinnt jedes Bild den gleichen Farb- und Intensitätsbereich wie die anderen Bilder.

Bildvisualisierung ist in vielen Studienbereichen wichtig, von Kunst und Fotografie bis hin zur wissenschaftlichen Datenerfassung.Die Histogrammbildverarbeitung kann einen virtuellen Bildfilter erzeugen, der künstlerische Elemente erzeugt oder unerwünschte Bildgebungseffekte reduziert.Die Kantenerkennung und Bildsegmentierung können offensichtlicher gemacht werden, was die Wahrscheinlichkeit für ein automatisiertes Programm erhöht, um Elemente innerhalb eines einzelnen Bildes zu identifizieren.Dies ist besonders nützlich, um wissenschaftliche Daten aus Bildern zu sammeln.

Für wissenschaftliche Zwecke ist die Verarbeitung von Histogrammbild kritisch, da sie Variablen in Bildern beseitigt, die durch eine systematische Verschiebung verursacht werden.Alle Bilder in einer Studie können den gleichen Parameterbereich erhalten und zueinander normalisiert werden, sodass Wissenschaftler Variablen kontrollieren können, die durch Änderungen der Bildgebungsparameter verursacht werden.Durch die Steuerung der Bildvarianz mithilfe der Histogrammbildverarbeitung können Wissenschaftler die Variablen innerhalb einer Studie untersuchen, ohne dass die Bildintensität oder -kontrastgrade verwechselt werden.Mit anderen Worten, durch Verwendung von Bildverarbeitungsalgorithmen zur Normalisierung der Intensitätswerte in Bildern kann ein Wissenschaftler ansonsten unvergleichliche Bilder vergleichen.