Die Histogramm-Bildverarbeitung ist der Vorgang des Modifizierens eines Bildes durch Steuern der Parameter der Bildintensitätswerte. Intensitätswerte für ein Bild können gemessen und auf ein Histogramm abgebildet werden, das entweder die Gesamtintensität oder die Farbintensität innerhalb eines einzelnen Farbkanals darstellt. Ein Benutzer kann das Aussehen eines Bildes durch Histogramm-Bildverarbeitung ändern, indem er mit diesem Histogramm, das Intensitätswerte anzeigt, interagiert und es modifiziert.
Die Intensität einer Farbe in einem Bild kann berechnet werden, und die berechneten Werte können auf ein Histogramm abgebildet werden. Durch Ändern der Form dieses Histogramms oder Ändern des Mittelpunkts können Intensitätswerte neu zugeordnet werden, wodurch das Erscheinungsbild eines Bildes verändert wird. Es ist möglich, ein Histogramm für einen einzelnen Farbkanal zu ändern und so zu ändern, wie eine einzelne Farbe im gesamten Bild behandelt wird. Zusammen mit der Verstärkung oder Abschwächung ausgewählter Farben kann auch der Gesamtkontrast innerhalb eines Bildes erhöht oder verringert werden.
Viele Bildverarbeitungsanwendungen haben die Fähigkeit, dem Benutzer zu ermöglichen, das den Intensitätswerten eines Bilds zugeordnete Histogramm anzuzeigen. Die Bildverarbeitungstechnologie ermöglicht es einem Benutzer, der über Grundkenntnisse in der Bildbearbeitung verfügt, das Erscheinungsbild eines Bildes durch Gesamtintensitätswerte zu ändern, ohne Änderungen direkt am Bild selbst vornehmen zu müssen. Die Histogramm-Bildverarbeitung ist besonders nützlich, wenn eine Person zwei Bilder entweder für einen normalisierten Vergleich kombinieren oder Bilder nahtlos zusammenfügen möchte. Durch Normalisieren eines Bildhistogramms relativ zu anderen Bildhistogrammen erhält jedes Bild denselben Farb- und Intensitätsbereich wie die anderen Bilder.
Bildvisualisierung ist in vielen Studienrichtungen wichtig, von der Kunst über die Fotografie bis hin zur wissenschaftlichen Datenerhebung. Die Histogramm-Bildverarbeitung kann einen virtuellen Bildfilter erstellen, der künstlerische Elemente erzeugt oder unerwünschte Bildeffekte reduziert. Kantenerkennung und Bildsegmentierung können deutlicher gemacht werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, dass ein automatisiertes Programm in der Lage ist, Elemente in einem einzelnen Bild zu identifizieren. Dies ist besonders nützlich, um wissenschaftliche Daten aus Bildern zu sammeln.
Für wissenschaftliche Zwecke ist die Histogramm-Bildverarbeitung von entscheidender Bedeutung, da sie Variablen in Bildern beseitigt, die durch eine systematische Verschiebung verursacht werden. Allen Bildern in einer Studie kann der gleiche Parameterbereich zugewiesen und aufeinander normalisiert werden, sodass Wissenschaftler Variablen kontrollieren können, die durch Änderungen der Bildgebungsparameter verursacht werden. Durch die Kontrolle der Bildvarianz mithilfe der Histogramm-Bildverarbeitung können die Wissenschaftler die Variablen innerhalb einer Studie untersuchen, ohne den Grad der Bildintensität oder des Kontrasts zu verfälschen. Mit anderen Worten, durch die Verwendung von Bildverarbeitungsalgorithmen zur Normalisierung der Intensitätswerte innerhalb von Bildern kann ein Wissenschaftler ansonsten unvergleichliche Bilder direkt vergleichen.