Quelles informations sont perdues par l'égalisation de l'histogramme?

La perte d'informations est simplement le nombre de bits nécessaires pour compter les différentes images qui ont la même image traitée (i.e. Après la normalisation histogramtique).

1. Quel est l'effet de l'égalisation de l'histogramme?
2. Quels sont les inconvénients de l'égalisation de l'histogramme?
3. Quand l'égalisation de l'histogramme ne conviendrait-elle pas à utiliser?
4. Où l'égalisation de l'histogramme échoue-t-elle?

Quel est l'effet de l'égalisation de l'histogramme?

L'égalisation de l'histogramme est une technique de traitement d'image informatique utilisée pour améliorer le contraste dans les images . Il accomplit cela en répartissant efficacement les valeurs d'intensité les plus fréquentes, je.e. Étirer la plage d'intensité de l'image.

Quels sont les inconvénients de l'égalisation de l'histogramme?

Ainsi, en théorie, si la fonction d'égalisation de l'histogramme est connue, alors l'histogramme d'origine peut être récupéré. Le calcul n'est pas intensif en calcul. Un inconvénient de la méthode est qu'il est aveugle. Cela peut augmenter le contraste du bruit de fond, tout en diminuant le signal utilisable.

Quand l'égalisation de l'histogramme ne conviendrait-elle pas à utiliser?

Une égalisation simple d'histogramme peut échouer pour certaines distributions d'intensité d'image. Dans votre cas, il y a des poubelles avec un nombre excessif de pixels. Pour d'autres méthodes, essayez par exemple les corrections de gamma et de contraste.

Où l'égalisation de l'histogramme échoue-t-elle?

L'égalisation de l'histogramme échoue lorsque l'image d'entrée (a) a un fond à faible surface à faible intensité. Dans ce cas, l'histogramme (d) a un composant de pointe correspondant à l'arrière-plan Graylevel.