Language
Country/Area
No result found
سحر معالجة الصور: كيف يؤثر معادلة الهيستوجرام على مصير الصورة؟
إن الميزة الأكبر لمعادلة الهيستوجرام هي أنها تستطيع عرض قيم الكثافة المركزة بشكل كبير في الصورة بشكل فعال، وبالتالي تحسين التباين العام.
الفكرة الأساسية لهذه الطريقة هي إعادة توزيع قيم شدة الصورة بحيث تتمكن كل منطقة من الصورة من تحقيق توزيع أكثر تناسقًا في قيم الشدة. يُعد هذا مفيدًا بشكل خاص للصور ذات الخلفيات والأمامية الساطعة أو الداكنة، مثل إظهار بنية العظام بشكل أكثر وضوحًا في صور الأشعة السينية، أو توفير تفاصيل أفضل في الصور ذات التعرض الزائد أو غير المعرضة للضوء.
ومع ذلك، فإن معادلة الهيستوجرام ليست خالية من العيوب. إنها تقنية معالجة عشوائية يمكنها أن تزيد من تباين الضوضاء الخلفية وتقلل من قوة الإشارة القابلة للاستخدام في نفس الوقت. علاوة على ذلك، في الصور العلمية، عندما يكون الارتباط المكاني أكثر أهمية من إشارة الكثافة، فإن نسبة الإشارة إلى الضوضاء الصغيرة غالبًا ما تعيق الاكتشاف البصري، لذلك قد تنتج معادلة الهيستوجرام نتائج غير واقعية.
على الرغم من أن هذه التقنية تعمل على تحسين التأثيرات البصرية في الصور، إلا أنها قد تؤدي أيضًا إلى تأثيرات غير مرغوب فيها مثل التدرجات اللونية الفاتحة والداكنة، وخاصة في الصور ذات عمق اللون المنخفض.
بالنسبة للصور ذات 8 بت، فإن تطبيق معادلة الهيستوجرام سوف يقلل من عمق اللون بشكل أكبر، وبالتالي فإن تأثير المعادلة يكون أكثر أهمية للبيانات المستمرة أو الصور ذات التدرج الرمادي ذات 16 بت. وهذا يجعل أيضًا اختيار ما إذا كان سيتم تنفيذ تعيين قياسي أو تعيين لوحة الألوان اعتبارًا مهمًا عند تنفيذ معادلة الهيستوجرام.
حاليًا، تم اقتراح مجموعة متنوعة من الأساليب المشتقة للتأكيد بشكل أفضل على التباين المحلي بدلاً من التركيز فقط على التباين العالمي الشامل. تتضمن هذه الأساليب معادلة الهيستوغرام التكيفي، ومعادلة الهيستوغرام التكيفي المحدود بالتباين (CLAHE)، وما إلى ذلك. ويتمثل هدفها في تحسين التباين مع تجنب تحول متوسط السطوع وفقدان التفاصيل.
الأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو أن معادلة الهيستوجرام تبدو وكأنها تحويل إشارة مشابه إلى حد ما في الشبكات العصبية البيولوجية لتعظيم معدل إطلاق الخلايا العصبية بناءً على إحصائيات الإدخال.في التطبيقات العملية، لا يقتصر تأثير معادلة الهيستوجرام على الصور ذات التدرج الرمادي، بل تستفيد الصور الملونة أيضًا من هذه التقنية. بالنسبة لصور RGB، على الرغم من أنه يمكن تطبيق المعالجة القياسية على القنوات الحمراء والخضراء والزرقاء بشكل منفصل، إلا أن هذا قد يتسبب في حدوث تغييرات جذرية في توازن الألوان. لمعالجة هذه المشكلة، فإن تحويل الصورة إلى مساحة ألوان أخرى، مثل مساحة ألوان Lab، يسمح بتطبيق معادلة الهيستوجرام دون تغيير اللون والتشبع.
من الجدير بالذكر أنه مع تقدم تكنولوجيا الحوسبة، تم اقتراح المزيد والمزيد من طرق معادلة الهيستوجرام المكاني ثلاثي الأبعاد، ولكن هذه الطرق قد تسبب ظاهرة "التبييض"، مما يجعل احتمال ظهور البكسل الساطع أعلى من البكسل الداكن.
في عملية تنفيذ معادلة الهيستوجرام، فإن طريقة التعبير والتنفيذ سيكون لها تأثير كبير على جودة الصورة النهائية، لذلك من المهم جدًا اختيار طريقة التنفيذ المناسبة.
بدءًا من معالجة الصور للتشخيص الطبي وحتى تحسين جماليات التصوير الفوتوغرافي اليومي، يعد معادلة الهيستوجرام بلا شك جزءًا لا غنى عنه في معالجة الصور. وفي المستقبل، ومع استمرار تطور التكنولوجيا، قد نشهد ظهور المزيد من التطبيقات المبتكرة. على سبيل المثال، عندما تتأثر الصور بدرجات متفاوتة من الضوء والظل، هل يمكن أن يكون معادلة الهيستوجرام هو الحل؟ ويبقى السؤال، هل هذا هو أفضل تفسير للمثل الصيني القديم "التعلم لا ينتهي أبدًا"؟
