Co to jest przetwarzanie obrazu histogramu?

Przetwarzanie obrazu histogramu jest aktem modyfikowania obrazu poprzez kontrolowanie parametrów wartości intensywności obrazu.Wartości intensywności obrazu można zmierzyć i zmapować na histogram, reprezentując ogólną intensywność lub intensywność kolorów w jednym kanale kolorów.Użytkownik może zmienić wygląd obrazu poprzez przetwarzanie obrazu histogramu poprzez interakcję i modyfikując ten histogram wyświetlający wartości intensywności.

Można obliczyć intensywność kolorów na całym obrazie, a obliczone wartości można zmapować na histogram.Zmieniając kształt tego histogramu lub zmieniając jego punkt środkowy, wartości intensywności mogą być remisowane, zmieniając wygląd obrazu.Możliwe jest zmodyfikowanie histogramu dla pojedynczego kanału kolorów, zmieniając sposób traktowania pojedynczego koloru na całym obrazie.Wraz z intensyfikacją lub osłabieniem wybranych kolorów ogólny kontrast na obrazie można również zwiększyć lub zmniejszyć.

Wiele aplikacji przetwarzania obrazu ma zdolność umożliwiania użytkownikowi przeglądanie histogramu związanego z wartościami intensywności obrazów.Technologia przetwarzania obrazu pozwala użytkownikowi, który ma podstawową wiedzę na temat edycji obrazu, aby zmienić wygląd obrazu według ogólnych wartości intensywności bez konieczności stosowania modyfikacji bezpośrednio do samego obrazu.Przetwarzanie obrazu histogramu jest szczególnie przydatne, gdy osoba chce połączyć dwa obrazy dla znormalizowanego porównania lub do płynnego zszywania obrazów.Dzięki normalizacji histogramu obrazu w stosunku do innych histogramów obrazu, każdy obraz zyskuje ten sam zakres koloru i intensywności jak inne obrazy.

Wizualizacja obrazu jest ważna w wielu dziedzinach studiów, od sztuki i fotografii po gromadzenie danych naukowych.Przetwarzanie obrazu histogramu może utworzyć wirtualny filtr obrazu, tworząc elementy artystyczne lub zmniejszając niechciane efekty obrazowania.Wykrywanie krawędzi i segmentacja obrazu można bardziej widocznie pozbyć, zwiększając prawdopodobieństwo, że zautomatyzowany program mógł zidentyfikować elementy w jednym obrazie.Jest to szczególnie przydatne w gromadzeniu danych naukowych z obrazów.

Do celów naukowych przetwarzanie obrazu histogramu ma kluczowe znaczenie, ponieważ eliminuje zmienne na obrazach spowodowanych systematyczną zmianą.Wszystkie obrazy w badaniu można uzyskać ten sam zakres parametrów i znormalizować siebie, 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 stopni intensywności lub kontrastu obrazu.Innymi słowy, używając algorytmów przetwarzania obrazów do normalizacji wartości intensywności w obrazach, naukowiec może bezpośrednio porównać inaczej nieporównywalne obrazy.