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ıllı Histograma de color wiki: info, historia y vídeos

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salud  Histograma de color 


En los campos procesamiento de imagen y fotografía, un histograma de color es una representación precedente de la distribución del color en una imagen. En las imágenes digitales, un histograma de color representa el número de pixeles que tienen colores en todas y cada una de las listas fijas de rangos de colores, que se extienden sobre el espacio de color de la imagen, esto es, el conjunto de todos y cada uno de los posibles colores.


El histograma de color puede ser construido para cualquier clase de espacio de color, incluso cuando el término es utilizado más habitualmente en espacios tridimensionales como RGB o bien HSV. Para imágenes monocromáticas, el término histograma de intensidad puede ser utilizado en su sitio. Para imágenes multiespectrales, donde cada pixel es representado por un número arbitrario de medidas (aparte de las 3 medidas en RGB), el histograma de color es N-dimensional, con N siendo el número de medidas tomadas. Cada medida tiene su rango de longitud de onda del fantasma de luz, ciertos cuales pueden estar fuera del fantasma perceptible.


Si el conjunto de posibles valores es suficientemente pequeño, cada uno de ellos de esos colores pueden ser puestos en un rango por si acaso mismos; entonces el histograma no es más que el recuento de los pixeles que tiene cada posible color. Más frecuentemente, el espacio es dividido en un número apropiado de rangos, habitualmente arreglados como una reja regular, cada una conteniendo muchos valores de colores afines. El histograma de color puede asimismo ser representado y mostrado como una función suave definida sobre el espacio de color que acerca el recuento de pixeles.


Como otros géneros de histogramas, el histograma de color es una estadística que puede ser visto como una aproximación de distribución continua esencial de valores de colores.


Los histogramas de color son estructuras que pueden ser creadas desde imágenes de diferentes espacios de color, es decir RGB, cromaticidad rg o bien cualquier espacio de color en cualquier dimensión. Un histograma de una imagen es producido primero desde la discretización de los colores en una imagen en números de conjuntos, y después se cuenta el número de pixeles de la imagen en todos y cada conjunto. Por servirnos de un ejemplo, a un histograma de cromaticidad en Colorado-Azul puede ser formado, primero normalizando los valores de los pixeles dividiendo los valore RGB por R+G+B, entonces se aplica una cuantización a los valores normalizados de R y B en cada uno de ellos de los N conjuntos. Un histograma bidimensional de cromaticidad en Colorado-Azul dividido en cuatro grupos(N=4) pudiese generar un histograma con una apariencia semejante a esta tabla:

red0-seis mil trescientos sesenta y cuatro-ciento veintisiete mil ciento veintiocho-ciento noventa y mil ciento noventa y dos-255blue0-sesenta y 3 mil cuatrocientos treinta y siete millones ochocientos dieciocho mil sesenta y cuatro-1274567332128-19112758258192-255140474713

A histogram cánido be N-dimensional. Although harder to display, a three-dimensional color histogram for the above example could be thought of as four separate Red-Blue histograms, where each of the four histograms contains the Red-Blue values for a bin of green (0-sesenta y tres, sesenta y cuatro-ciento veintisiete, ciento veintiocho-ciento noventa y uno, and ciento noventa y dos-doscientos cincuenta y cinco).


El histograma provee un resumen sólido de la distribución de los datos en una imagen. El histograma de color de una imagen es parcialmente invariante con respecto la translación y rotación sobre los ejes de vista, únicamente cambia poco a poco respecto al ángulo de vista. Para la comparación de los colores contenidos en 2 imágenes, los histogramas de color son particularmente convenientes para solucionar el inconveniente de reconocer un objeto en una situación y rotación ignota en una escena. Es fundamental saber que, el desplazamiento de una imagen RGB dentro el espacio de cromaticidad RG de iluminación invariante deja a los histogramas operar con niveles de luz variables.


La primordial desventajas de los histogramas para clasificar es que la representación depende del color del objeto que es estudiado, ignorando su forma y su textura. Los histogramas de color pueden potencialmente ser idénticos en 2 imágenes con diferentes objetos que comparten información de color. Recíprocamente, sin información espacial o bien de forma, objetos afines de diferentes colores pueden ser indistinguibles basados únicamente en las comparaciones de los histogramas de color. No hay forma de distinguir una taza blanca y roja de un plato blanco y colorado. Puesto de otra manera, los algoritmos basados en histogramas, no tienen el término de una taza genérica y un modelo de una taza roja y blanca cuando es se equipara con una taza azul y blanca idéntica. Otro inconveniente es que los histogramas de color tienen alta sensibilidad a las interferencias de estruendos como pueden ser cambios en la intensidad de la iluminación y fallos de cuantización. Histogramas de color con grandes dimensiones (conjuntos) forman otro inconveniente. Ciertos histogramas de color frecuentemente ofrecen espacios con más de 100 dimensiones.


Algunas de las soluciones propuestas han sido intersecciones entre histogramas de color, indización de incesantes de colores, histogramas de color acumulativos, distancia cuadrática y correlogramas de color. Incluso cuando hay inconvenientes al emplear histogramas de color para indexar y clasificar, emplear el color en tiempo real tiene múltiples ventajas. Una de ellas es que la información del color es más veloz de computar equiparada con otras invariantes. Se ha probado en ciertos casos que el color puede ser un procedimiento eficaz para identificar objetos de ubicación y apariencia famosa.


Nuevas investigaciones sobre la relación entre los datos de histogramas de color y las propiedades físicas de los objetos en una imagen han mostrado que estos pueden representar no solo la iluminación y el tono del objeto, sino más bien asimismo la geometría de la imagen y su rugosidad, para proveer una mejor estimación de la iluminación y el tono del objeto.


Usualmente, la distancia Euclidiana, el histograma de intersección, o bien coseno o bien distancias cuadrática son utilizadas para calcular el grado de semejanza de imágenes. Un histograma de color bidimensional es un arreglo bidimensional. El tamaño de cada dimensión es el número de colores que fueron utilizados en la fase de cuantización del color. Estos arreglos son tratados como matrices, donde cada elemento guarda una cantidad normalizada de pares de pixeles, con cada color corresponde el índice de un factor en todos y cada vecindad del pixel. La comparación de histogramas bidimensionales de color es sosten al cálculo de sus relaciones, puesto que por la construcción ya antes dicha, es un vector azaroso (en otras palabras, un valor azaroso de dimensión múltiple). Mientras que se crea un conjunto de imágenes finales, las imágenes han de estar organizadas en orden decreciente respecto al factor de relación.


Otra aproximación para representar el contenido imágenes de color es un histograma bidimensional de color. Un histograma bidimensional de color considera la relación entre dos pixeles de color (no únicamente la componente de iluminación). Un histograma de color bidimensional es un arreglo bidimensional. El tamaño de cada dimensión es el número de colores que fueron utilizados en la fase de cuantización del color. Estos arreglos son tratados como matrices, donde cada elemento guarda una cantidad normalizada de pares de pixeles, con cada color corresponde el índice de un factor en todos y cada vecindad del pixel. La comparación de histogramas bidimensionales de color es sosten al cálculo de sus relaciones, en tanto que por la construcción ya antes dicha, es un vector azaroso (en otras palabras, un valor azaroso de dimensión múltiple). Mientras que se crea un conjunto de imágenes finales, las imágenes han de estar organizadas en orden decreciente respecto al factor de relación.


El factor de relación puede asimismo ser utilizado para la comparación de histogramas de color. Resultados de restauración con factor de relación son mejores que empleando otras métricas.


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