Histogrambildbehandling är handlingen att modifiera en bild genom att kontrollera parametrarna för bildintensitetsvärdena. Intensitetsvärden för en bild kan mätas och mappas på ett histogram, som representerar antingen övergripande intensitet eller färgintensitet inom en enda färgkanal. En användare kan ändra utseendet på en bild genom histogrambildbehandling genom att interagera med och modifiera det histogrammet som visar intensitetsvärden.
En färgs intensitet i en bild kan beräknas och de beräknade värdena kan mappas till ett histogram. Genom att ändra formen på det histogrammet eller ändra mittpunkten på det, kan intensitetsvärdena mappas om, vilket ändrar utseendet på en bild. Det är möjligt att modifiera ett histogram för en enskild färgkanal och ändra hur en enskild färg behandlas i en bild. Tillsammans med intensifiering eller dämpning av utvalda färger kan den totala kontrasten i en bild också ökas eller minskas.
Många bildbehandlingsprogram har kapacitet att tillåta användaren att se histogrammet som är associerat med en bilds intensitetsvärden. Bildbehandlingsteknik tillåter en användare som har grundläggande kunskaper om bildredigering att ändra utseendet på en bild med övergripande intensitetsvärden utan att behöva göra ändringar direkt på själva bilden. Histogrambildbehandling är särskilt användbar när en person vill kombinera två bilder för antingen en normaliserad jämförelse eller för att sammanfoga bilder sömlöst. Genom att normalisera ett bildhistogram i förhållande till andra bildhistogram får varje bild samma färg- och intensitetsomfång som de andra bilderna.
Bildvisualisering är viktigt inom många studieområden, från konst och fotografi till vetenskaplig datainsamling. Histogram bildbehandling kan skapa ett virtuellt bildfilter, skapa konstnärliga element eller minska oönskade bildeffekter. Kantdetektering och bildsegmentering kan göras mer uppenbar, vilket ökar sannolikheten för att ett automatiserat program ska kunna identifiera element i en enda bild. Detta är särskilt användbart för att samla in vetenskapliga data från bilder.
För vetenskapliga ändamål är histogrambildbehandling kritisk eftersom den utrotar variabler i bilder som orsakas av en systematisk förändring. Alla bilder i en studie kan ges samma parameterintervall och normaliseras till varandra, vilket gör det möjligt för forskare att kontrollera för variabler som orsakas av förändringar i avbildningsparametrar. Genom att kontrollera bildvariansen med hjälp av histogrambildbehandling kan forskare sedan undersöka variablerna i en studie utan att förvirra grader av bildintensitet eller kontrast. Med andra ord, genom att använda bildbehandlingsalgoritmer för att normalisera intensitetsvärden i bilder, kan en forskare direkt jämföra bilder som inte är jämförbara.