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直方图与曲线之不完全技术解析
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The histogram from wikipeida is a work of Qwfp, which is licensed under theCreative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 License.
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帖子已经贴了有一段时间了,感谢大家的支持。现在把文章重新整理一下,以方便阅读。
===================================正文======================================
1 直方图
1.1 前言
在图像处理的领域,直方图(Histogram)表示的是灰度的统计学分布。看上去很吓人吧,呵呵,有点。不过当你看完这篇东西后就不会再有这个感觉了,事实上,直方图和曲线是很有效的工具,它们可以帮助我们揭开照片的真实面目。
2.2 直方图
前面说过,直方图表示的灰度的统计学分布。那么这个看似深奥的定义究竟是什么意思呢?我们先来看一个实际的直方图。
这个就是我们在照片处理软件中常见的直方图。分别包含了红、绿、蓝三个通道的信息,以及他们合成的白色的信息(这么说并不准确,只是暂时便于理解)。那么,这途中的横/纵坐标又分别代表什么意思呢?在我们看另一个更简单的例子之前,先看一下直方图究竟是怎么一回事。
这张图来自于Wikipedia,其横坐标表示的是时间,纵坐标表示的是每分钟上班的人数,阴影的面积则表示了总人数。图中每一个矩形的高乘以宽就得到了矩形的面积,我们以第一个矩形为例,其高度为836人/分钟,宽度为5分钟,其乘积为836x5=4180人,即5分钟内共有4180个人上班。因此,整个图形中阴影的面积代表了从0到150分钟内上班的总人数。从中我们可以得知单位时间内上班人数(即密度)的分布,即前50分钟上班的人很多,后100分钟上班的人则较少。直方图的概念简单介绍到这,言归正传。我们再看下一个例子。
在这个例子中,我选的是一张黑白照片,也就是说照片里只包含灰度的信息,这样跟便于说明。右边就是左边这张照片的直方图。
直方图的横坐标表示的是灰度值(Grey),0和1分别代表了灰度的最小值(即黑色)和灰度的最大值(即白色)。此外,横坐标还可以用实际的灰度值来表示。例如,这张照片是8位的单色位图(即该图像一共能表示0到255共256种灰度),那么左端就是0(即黑色),而右端就是255(即白色)。其实两种表示方法是一样的,只不过前者表示的是百分比,而后者表示的绝对的值。直方图的纵坐标表示的是数量(Quantity),就是像素的数量。
如同前面所说的上班人数的直方图,其实这幅图中(也包括其他所有的直方图),阴影部分是由很多的小矩形组成的,其边界是锯齿状的,而不是连续的;有些软件在直方图中给出RGB曲线看似是光滑的,其实不然。在这幅图中,若每个矩形的宽度为1(因而在这个例子中共有256个矩形),则纵坐标表示的恰好是图像中具有该灰度值的像素的个数[详见补充说明]。因此,从直方图中我们就可以看出灰度值的分布状况。
具体对这幅图来说,我们发现在0.65(灰度值约166)处像素的密度很高,此外0.5(灰度值约128)附近的像素的密度也较高。或者说,图中大量的像素的灰度都是166左右,因为166矩形的高度很高(说明像素很多),而两侧的矩形高度也都很高,但灰度差别并不大(说明灰度分布很集中)。此外,也有不少像素的灰度是128左右,因为128处也有一个小高峰(说明像素较多),并且向两侧分布的灰度差别较大(说明灰度分布比较分散)。
说了这么多,简单的总结一下。其实直方图表示就是图像中灰度值的分布情况,即具有某一个灰度值的像素是多还是少,灰度的分布是集中还是分散。
1.3 直方图如何看
前面说了直方图的概念,我们现在来看看直方图是如何反映图像的灰度信息的。再举一个黑白图像的例子。
首先,我们关注一下直方图的位置。左边一幅图比较暗,从上面直方图上来看,像素的高峰位于左侧,说明大部分像素的灰度值都比较小(回想一下,0对应和黑色,255对应白色),即大部分的像素都比较暗,所以图像看上去就很暗。右边一幅图正好相反,看上去很亮,这是因为大部分像素的灰度值都比较大,即大部分像素都很亮,下面的直方图中高峰就位于右侧。要注意的是,两个直方图的形状是完全一样的,只是一个偏左,一个偏右。我们再看下一个例子。
和前面两个图像相比较,左边的一副图亮度刚好,直方图中像素的高峰恰好位于中间,因为大部分灰度值都分布在中间区域。
现在我们说一下直方图的形状。左边的图像和右边的比起来,我们会觉得左边的这幅有些发灰,为什么呢?因为左边的对比度比较低。从直方图上看,就是所有的像素的灰度都被限制在中间的一段区间内。举个例子,若横轴是0~255(8bit灰度)的话,则左边所有像素的值都在约64~约192的范围内(注意192-64=128,2的7次方,想到什么?对,7bit灰度)。而右边的这幅图像,灰度值分布在整个0~255的范围内,因此其表示的灰度的信息(灰度的数量)要大于左侧的图像。这就是为什么我们不希望直方图是一个尖峰,而是中间高两边低均匀分布的原因。再说得简单一点,8bit图像存储的信息要多于7bit图像,这也正是我们在Photoshop中总是倾向于存储16bit的TIFF而不是8bit的原因。
比如下面这张照片
从直方图上看很好,红绿蓝三个通道的灰度值分布都比较均匀。所有细节均保留较好。
这张图就很暗,直方图也很靠左则。
我的过曝的片子还真难找,就凑合这张吧。高峰被压向右侧,整个片子看起来很亮。
直方图暂且告一段落,其实我只说了灰度的事情,也就是针对单个通道的。三个通道合起来还有不同,有机会再补充。
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