El histograma de una imagen es una función
en el cual, nos muestra una gráfica con el numero total de veces que aparece
cada nivel de gris en la imagen, por ejemplo que haya un total de 400 del tono
0, 200 del tono 140, etc,. y así sucesivamente hasta llegar al 255. También con
solo ver el histograma se puede imaginar como es la imagen original, ya que si
la gráfica del histograma esta mas a su izquierda quiere decir que esa imagen
es muy oscura, si esta mas a su derecha es una imagen muy clara y si esta en el
centro es una imagen ni muy oscura ni muy blanca. En el cual su formula es h
(rk) = nk donde rk es el nivel de gris k-ésimo y nk es el número de pixeles en
la imagen con nivel de gris rk.
Para normalizar el histograma se divide
cada uno de sus valores entre el número total de pixeles en la imagen, n. Y se
obtiene que p (rk) = nk / n, que quiere decir la probabilidad de ocurrencia que
tiene cada pixel.
En el siguiente algoritmo se muestran los
pasos para obtener el histograma de una imagen.
Algoritmo
1-Leer la imagen original, en tonos de
grises.
2-Obtener el tamaño de la imagen original.
3-Crear un arreglo vació para guardar las
intensidades de grises.
4-Crear un arreglo de 0-255 intensidades.
5-Ir agregando un 0 hasta 255.
6-Recorrer el tamaño de la imagen en
renglón-columna (x,y).
7-Agregar al arreglo vació los valores de
intensidad de la imagen original y sumarle 1.
8-Crear un array para establecer el tipo
de valor de la imagen y poderlo plotear.
9-Mostramos el histograma.
10-Mostramos la imagen resultante.
Ejemplo
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