是否有使用 RGB 图像直方图的图像处理算法？答案

【问题标题】：Is there an Image processing algorithm that uses RGB image histogram?是否有使用 RGB 图像直方图的图像处理算法？
【发布时间】：2022-04-12 03:16:41
【问题描述】：

我使用 [0x000000; 范围内的具体值找到了 RGB 图像的直方图； 0xffffff]，而不是在三个独立通道的范围 [0,255] 内或对一个通道使用 bin（因为我需要一个大范围）。现在我需要一些使用我建立的直方图类型的图像处理算法。

更准确地说，我用两种方法计算了 2 个直方图，数字之间存在一些差异。现在我需要通过给它们这两个数据集来查看算法结果的差异。

我找到了“直方图均衡”算法，但是，据我所知，它不适用于我的情况。那么，有没有这样的算法呢？

【问题讨论】：

你最好先把图片转换成HSV，然后做三个不同的直方图。像你这样的直方图没有实际用途。
@Eddy_Em 感谢您的交流。我尝试将图像转换为 YCrCb。但就我而言，我需要超过 255 个垃圾箱。
@Eddy_Em，如果，确实，这种直方图没有实际用途，那么，对我来说，知道这一点就足够了。谢谢
任何体面的颜色量化算法都受益于 3D 直方图，请参阅Effective gif/image color quantization?。在某些情况下，使用 2D HSV 直方图代替，请参阅 drawing HSV histogram

【解决方案1】：

完整的 24 位 RGB 直方图有 2^24 = 16777216 个 bin，将占用 67MB 的存储空间 (!)。除非图像很大，否则大多数 bin 将为零。

处理直方图比处理图像本身的成本要高得多。仅清除直方图非常耗时。所以这样的数据结构实际上是没有用的。

此外，在现实世界的图像中，颜色分量通常高度相关，因此三个 1D 直方图的信息量几乎相同。

如果您真的想要一个 3D 直方图，那么最好通过截断值来牺牲几位精度，例如每个组件 6 或 5 位，从而产生总共 262144 或 32768 个 bin。

最后，请注意，直方图均衡对于彩色图像的定义并不明确，因为它需要标量输入数据，因此在实践中您需要对单个分量（亮度）进行均衡。

更新：

颜色聚类算法（其中用于渲染/压缩的所谓颜色量化算法，https://en.wikipedia.org/wiki/Color_quantization）确实在概念上对 RGB 直方图进行操作。无论如何，实现通常不依赖于显式计算的直方图，而是依赖于单个 RGB 像素值。

【讨论】：