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一、引言

在前面几篇直方图相关的文章中介绍了直方图均衡、直方图匹配、局部直方图处理、基于直方图统计信息进行图像增强处理等图像处理与直方图相关的内容，具体相关内容请参考《《数字图像处理》第三章学习总结感悟2：直方图处理》，但一些直方图的基础知识没有介绍，本来觉得是很简单的知识，不用单独说明，但在直方图计算及处理应用时，发现一些基础概念还是要对齐一下，因此在此补充说明一下直方图的基础知识。

二、通用直方图概念及属性

直方图是一种常用的数据统计图。对某一物理或特征量不同取值，找出它的最大值和最小值，然后确定一个区间，使其包含全部测量数据，将区间分成若干小区间，统计测量结果出现在各小区间的频数或占比，以测量数据为横坐标，以频数或占比为纵坐标，划出各小区间及其对应的频数或占比高度，则可得到一个矩形图，即统计直方图。

直方图中分成的若干小区间数量称为组数，用bins表示，其中每组两个端点的横坐标差称为组距。直方图所表征数据的最小和最大值的区间称为直方图的值的范围（range）。

如果所有组的组距相同的直方图称为均匀直方图（uniform histogram），否则称为非均匀直方图。

基于一个物理量或物体特征值建立的直方图为一维直方图，事实上也可以基于多个物理量或特征值来建立多维直方图，如人口数据中基于年龄+受教育年数来建立人口数量分布直方图就是二维直方图。物理量或特征量的个数称为直方图的维数，用dims表述。

下面两图是二维直方图：

三、图像直方图

在图像处理中，以图像具体通道的像素值的数据构成的集合值作为直方图的横坐标，每个值出现的数量或比例作为纵坐标，所得的直方图就是图像直方图（Image Histogram）。

其实不只基于图像像素值建立直方图，也可以对图像梯度、每个像素的角度等一切图像的属性值都可以建立直方图。但在图像处理中基于图像像素值的直方图是最常见的。一般图像直方图都是一维直方图。

• 图像直方图具有平移、旋转和缩放不变性的特点。对于平移图像，旋转图像角度的情况下，图像操作前后的直方图分布不变，对于缩放图像，前后直方图的分布也基本不变
• 可以通过图像对应的直方图来判断一张图像是否偏暗、偏亮或者光线正常，图像直方图的横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。因此一张较暗图片的直方图中的数据多集中于左侧和中间部分，而整体明亮、只有少量阴影的图像则相反。如下图：
  

四、小结

本文介绍了直方图概念及属性、图像直方图的概念、特点及应用。

更多图像直方图处理的内容请参考《《数字图像处理》第三章学习总结感悟2：直方图处理》的介绍。

更多图像处理请参考专栏《OpenCV-Python图形图像处理》及《图像处理基础知识》的介绍。

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