히스토그램 이미지 처리 란 무엇입니까?

histogram 이미지 처리는 이미지 강도 값의 매개 변수를 제어하여 이미지를 수정하는 행위입니다.이미지의 강도 값은 단일 색상 채널 내에서 전체 강도 또는 색상 강도를 나타내는 히스토그램에 측정하고 맵핑 될 수 있습니다.사용자는 강도 값을 표시하는 히스토그램과 상호 작용하고 수정하여 히스토그램 이미지 처리를 통해 그림의 모양을 변경할 수 있습니다.

이미지 전체의 색상 강도를 계산할 수 있으며 계산 된 값은 히스토그램에 매핑 될 수 있습니다.해당 히스토그램의 모양을 변경하거나 중간 점을 변경함으로써 강도 값을 다시 표시하여 이미지의 모양을 변경할 수 있습니다.단일 컬러 채널의 히스토그램을 수정하여 이미지 전체에서 단일 색상이 처리되는 방식을 변경할 수 있습니다.선택된 색상의 강화 또는 감쇠와 함께 이미지 내의 전반적인 대비도 증가 또는 감소 할 수 있습니다.이미지 처리 기술을 사용하면 이미지 편집에 대한 기본 지식이있는 사용자는 이미지 자체에 직접 수정을 적용하지 않고도 전체 강도 값으로 이미지의 모양을 변경할 수 있습니다.히스토그램 이미지 처리는 사람이 정규화 된 비교를 위해 두 개의 이미지를 결합하거나 이미지를 원활하게 스티치하려는 경우 특히 유용합니다.다른 이미지 히스토그램에 대한 이미지 히스토그램을 정규화함으로써 각 이미지는 다른 이미지와 동일한 범위와 강도를 얻습니다.

이미지 시각화는 예술 및 사진에서 과학 데이터 수집에 이르기까지 많은 연구 분야에서 중요합니다.히스토그램 이미지 처리는 가상 이미지 필터를 만들어 예술적 요소를 만들거나 원치 않는 이미징 효과를 줄일 수 있습니다.에지 감지 및 이미지 세분화는보다 명백 해져서 자동화 된 프로그램이 단일 이미지 내에서 요소를 식별 할 수있는 가능성을 증가시킬 수 있습니다.이것은 이미지에서 과학적 데이터를 수집하는 데 특히 유용합니다.

과학적 목적으로, 히스토그램 이미지 처리는 체계적인 변화로 인한 이미지의 변수를 근절하기 때문에 중요합니다.연구의 모든 이미지는 동일한 매개 변수 범위를 제공하고 서로 정규화하여 과학자들이 이미징 매개 변수의 변화로 인한 변수를 제어 할 수 있습니다.히스토그램 이미지 처리를 사용하여 이미지 분산을 제어함으로써 과학자들은 혼란스러운 수준의 이미지 강도 또는 대비없이 연구 내 변수를 검사 할 수 있습니다.다시 말해, 이미지 처리 알고리즘을 사용하여 이미지 내에서 강도 값을 정상화함으로써 과학자는 비교할 수없는 이미지를 직접 비교할 수 있습니다.