L’égalisation d’histogramme est un processus relativement simple d’aplatissement d’une courbe de distribution ou d’imposition d’un équilibre dans la distribution. Si la mesure est une traduction numérique, le processus est un programme informatique simple. Il existe de nombreuses utilisations des histogrammes, qui sont un mappage graphique d’une seule variable pour un grand ensemble de points de données. Les applications les plus courantes dans lesquelles de nombreuses personnes rencontrent des histogrammes sont l’audio et la vidéo, à la fois fixes et animées.
À la base, un histogramme est un outil statistique de contrôle qualité. En règle générale, l’axe des x horizontal du graphique est une variable unique, disons un cube de dés lancé de un à six. L’axe vertical des y est un simple comptage, ou mesure, de la fréquence. Un dé donné est lancé 100 fois et les résultats sont tracés sur ce graphique. Curieusement, les numéros deux, trois, quatre et cinq sont apparus chacun 16 fois, mais le numéro un n’est apparu qu’une seule fois tandis que le numéro six est apparu 35 fois.
Dans l’exemple ci-dessus, le graphique est asymétrique pour les nombres un et six. Le dé est clairement défectueux, et le contrôle qualité dicte qu’il soit réparé, par exemple en l’injectant avec des poids. Les dés fixes sont à nouveau lancés 100 fois, et le graphique résultant montre que les six nombres apparaissent avec une fréquence égale. Une égalisation d’histogramme vient d’être effectuée.
La courbe de distribution de fréquence de l’histogramme est courante et très apparente dans les équipements audio. Une radio coûteuse, peut-être un amplificateur à composants, peut afficher une rangée de graphiques à barres numériques qui dansent de haut en bas au rythme de la musique. La barre la plus à gauche mesure le bruit à basse fréquence, ou les basses ; les barres progressivement vers la droite mesurent les hautes fréquences, ou les aigus. Les leviers d’accompagnement peuvent augmenter ou atténuer une fréquence particulière. Si les basses profondes et tonitruantes d’un rythme Hip-Hop présentent des pointes aiguës dans le graphique à barres, le levier correspondant peut être utilisé pour isoler et baisser son volume sans affecter les autres fréquences.
Le signal audio affiché dans cet exemple était déséquilibré en faveur des basses. L’égalisation de l’histogramme, obtenue en abaissant uniquement le volume des basses, imposait un équilibre et une distribution aplatie de toutes les fréquences de la musique pour un volume approximativement égal. La mesure est d’une seule variable, à savoir la fréquence sonore de faible à élevée. À un instant donné, la musique projette de nombreuses fréquences à des volumes variables, et chacune de ces mesures sont des points de données.
Une autre application courante de l’égalisation d’histogramme est la photographie numérique. Une photographie typique contient des millions de points de données, appelés pixels. L’analyse de l’histogramme est l’une des fonctions de contrôle de la qualité des photos de nombreux modèles d’appareils photo numériques. Il mesure la variable unique de la luminescence de chaque pixel du clair au foncé, du blanc au noir. La carte graphique résultante est un affichage de la plage de contraste de la photo.
La sagesse conventionnelle d’une photographie de bonne qualité est celle qui contient du blanc pur, du noir pur et toutes les gradations de lumière entre les deux. Si une photo surexposée, ou inondée de lumière blanche brillante, est sur le point d’être prise, un examen de son histogramme révélera un pic correspondant dans la représentation graphique. Il en est de même d’une perte de contraste sur une photo sous-exposée et assombrie. L’égalisation de l’histogramme peut être visualisée en temps réel en ajustant les paramètres d’exposition de la prise de vue jusqu’à ce que le graphique affiche une distribution plus équilibrée de la luminescence. Le post-traitement des images numériques avec un programme informatique peut également permettre d’évaluer et d’égaliser les histogrammes de couleurs.