初步认识图像的直方图

参考：
https://www.zhihu.com/question/20511799

直方图

直方图就是用来统计一幅图像各个亮度的像素的个数，并在一个2维图像上显示。横向（x轴方向）是灰度值，最左边像素值为0（黑），最右边像素值为255（白），纵向（y轴方向）是各像素值在图像中出现的个数。一张照片的明暗可以通过直方图看出来，也就是说我们可以通过直方图知道图像的欠曝和过曝。对于欠曝，形象的可以理解图像太暗了，过曝可理解为图像太亮了。
需要了解的是，相机在记录信息的时候会同时产生噪点。在较亮区域，因为记录下的光线多，所以噪点并不明显。而在较暗区域，相机记录的光线信号很少，噪点就会一下子突显出来。至于为什么在较暗的区域噪点会更明显的原因主要是，因为信噪比（芯片收到的光线信号与芯片本身噪点数量的比值）太低。所以在这种情况下，如果后期再对暗部提亮，噪点就会更加明显。
直方图如下：

那具体如何从直方图中得到这些信息？就需要简单地聊一聊。
直方图的x轴方向还可以被进一步地划分为5个区域，分别是黑色，阴影，中间调，高光和白色。这只是一种感性的认识，至于说多大值称为阴影，完全在主观。

一张理想的图像应该是直方图堆积在中部，最左侧和最右侧都没有被切断。切断或者溢出，是指在直方图左右两个边缘，有很高的柱子堆积，也就是存在很多像素点在左（过暗）右（过亮）两边。
一幅正常的图像的直方图：

一幅欠曝图像的直方图：在视觉上看整体偏暗。而在直方图中看，会看到最左边的像素很多。

一幅过曝图像的直方图：在视觉上看整体很亮。而在直方图中看，最右边的像素（255附近）很多，使得那一块的柱形很高。

%显示图像的直方图，imhist只能输入灰度图进行直方图显示。
I = imread('images/lena.jpg');
channels = size(I,3);
if channels ==3I = rgb2gray(I);
end
figure;imhist(I);title('I的直方图');

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