圖像中的直方圖

攝影中的直方圖

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一句話概括來說就是：

按256級灰階離散化的概率密度函數

攝影中直方圖在攝影的前期的作用

• 發現照片中過曝和欠曝區域
• 提示環境亮度反差是否超過了相機能記錄下來的寬容度
• 幫助我們準確的向右曝光，獲得更高的信噪比（芯片收到的光線信號與芯片本身噪點數量的比值），獲得質量更高的信息記錄

直方圖在後期影調調整中的作用

一張照片的明暗，我們可以從兩個角度進行解讀。一種是科學的方式，也就是前面提到的曝光。一種是藝術的方式，也就是我接下來會講到的影調。

影調按照類別主要可以分爲3大類：

（1）低調，中間調，高調 照片的整體亮度

（2）長調，中調，短調 照片的亮度分佈廣度

（3）硬調，軟調 對比度，反差

圖像處理中的直方圖

圖像增強 直方圖均衡化 Histogram equalization

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直方圖均衡的目的是爲了使灰度分佈的更廣泛，從而來拉伸對比度，達到了增強圖像的目的–便於觀察，更容易區分不同灰度間的細節：

具體算法見這個鏈接，解釋比較詳細。

圖像增強 直方圖匹配 Histogram Specification

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直方圖匹配（規定化）通俗一點說，就是人爲規定輸出圖像的直方圖。

直方圖均衡是直方圖規定化的特例（當規定直方圖爲常數，例如都是1）。

直方圖匹配使用了直方圖均衡做中間環節，將原圖直方圖和目標直方圖進行均衡，然後互射，從原始圖像直接映射到目標直方圖均衡的結果，然後根據目標直方圖均衡的逆映射，得到目標灰度值，示意圖如下：