下载文档原格式
直方图也叫柱状图，它以坐标轴上波形图的形式显示照片的曝光精度，其横轴表示亮度等级，从左侧0（暗色调）到右侧255（亮色调），将照片的亮度等级分为256级，而纵轴则表示每个亮度等级下的像素个数，峰值越高说明该明暗值的像素数量越多，在画面中所占的面积也就越大，将纵轴上这些像数值点连接起来，就形成了连续的直方图波形。
通过直方图的横轴和纵轴我们可以理性地判断曝光是否合适，影像的层次是否丰富，是否超出了数码相机的动态范围等等。
当然，要想使用直方图，首先得学会如何解读“直方图”：以一般的正确曝光的要求来看，一幅照片需要有丰富的层次，无论是高光部分还是阴影部分，细节层次越多越好。
这样的照片通过直方图来显示时，则从左到右都有曲线分布，同时直方图的两侧不会有像素溢出。
典型的直方图形状有以下5种，分别对应不同的曝光状况（由于数码相机与Photoshop的直方图显示方式相仿，故以Photoshop上的直方图显示为例，以便于直观了解）：1. 平滑型—曝光正确图1正确曝光照片的亮度色调分布应该是比较平均的，表现在直方图上其曲线形状看上起平滑饱满，由左端0位置开始，渐进变化，平滑过渡到右端255这个位置，在各亮度等级上均有像数表现，并且在左端（最暗处）和右端（最亮处）没有溢出现象，保留着各亮度的细节层次。
如图1所示，图1的直方图中没有断档和溢出，说明这是一幅曝光准确的照片，亮部和暗部都保留了丰富的层次和细节。
图2而图2虽然过渡并不平滑，但亮度和暗部均没有溢出，中间也没有断档，所以也是一幅曝光准确的照片。
2. 右坡型—曝光不足曝光不足照片的直方图曲线波形偏重于左侧，多数的像素集中在左侧，波形图的右侧有较明显的下降，并且其右侧到255（最亮处）位置处有一段空白，很少甚至没有像素。
这种照片看上去过于暗淡，暗的部位较多，亮调不足，可通过增加曝光补偿、增大光圈或降低快门速度来调整。
在用Photoshop进行后期处理时，可以点击“图像→调整→暗调/高光”，拖动“暗调”项滑杆来修正曝光不足。
直方图有关知识点总结归纳一、直方图的基本概念1. 直方图的定义直方图是一种以长方形条表示数据频数分布的图形，它将数据按照不同的取值范围分组，并用矩形的高度来表示每个组别的频数，通常横轴表示数据取值范围，纵轴表示频数或频率。
2. 直方图的用途直方图主要用于展示数据的分布情况和频数分布，可以直观地反映出数据的特征。
通过观察直方图，可以了解数据的中心趋势、离散程度等重要信息，对数据的分析和解释具有重要意义。
3. 直方图与柱状图的区别直方图和柱状图都是用长方形条表示数据，但它们之间有一些明显的区别。
直方图用于展示连续变量的频数分布，通常没有间隔，而柱状图则用于展示分类变量的数据，通常有间隔。
二、直方图的绘制方法1. 数据分组绘制直方图之前，首先需要对数据进行分组处理。
一般来说，直方图的分组方式有简单随意分组、等宽分组和等频分组等方法，根据不同数据的分布情况选择合适的分组方式。
2. 绘制坐标轴在绘制直方图时，需要绘制横轴和纵轴，横轴通常表示数据的取值范围，纵轴表示频数或频率。
在绘制时需注意选择合适的刻度和轴标签，使得图形清晰易懂。
3. 绘制长方形条根据数据分组的结果，按照每个组别的频数或频率，在对应的位置上绘制长方形条，长方形条的高度代表了该组别的频数或频率。
4. 添加标题和标签最后，需要添加标题和标签，说明直方图的含义和数据的来源，使得图形更加完整和明了。
三、直方图的特点1. 易于理解直方图通过直观的图形展示了数据的分布情况，能够直观地反映出数据的特征，便于人们理解和分析数据。
2. 反映数据分布直方图能够清晰地展示数据的分布情况，包括数据的中心趋势、离散程度等重要信息，有助于人们对数据的特征有更深入的了解。
3. 对比不同组别直方图可以直接对比不同组别的频数或频率，帮助人们了解不同组别之间的差异和相似之处。
4. 难以变换直方图通常用于展示分布情况，不易对数据进行变换，因此在选择分组方式和绘制时需谨慎考虑。
图像直方图知识点总结1. 直方图的概念直方图是一种统计图形，是将图像中各个灰度级别的像素数量统计出来后，以灰度级别为横坐标，像素数量为纵坐标绘制成的图形。
直方图能够直观地展示图像中像素的分布情况，可以反映图像亮度的均匀性、对比度等信息。
通过直方图，我们可以了解到图像中的主要亮度分布情况，并据此进行图像的处理。
2. 直方图的特性直方图主要包括以下几个特性：（1）灰度级别：直方图横坐标表示了图像的灰度级别，通常在0-255之间，其中0表示最暗的像素，255表示最亮的像素。
（2）像素数量：直方图纵坐标表示了该灰度级别下的像素数量，能够反映出图像中各个灰度级别的像素分布情况。
（3）峰值：直方图中的峰值表示了图像中主要的亮度分布情况，峰值越高则表示该亮度级别下的像素越多。
（4）对比度：直方图的分布情况能够反映出图像的对比度，对比度越大则直方图中的峰值越明显。
3. 直方图的应用直方图在图像处理中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：（1）图像增强：通过对直方图进行均衡化等处理，可以增强图像的对比度，使图像更加清晰。
（2）图像分割：通过直方图可以找到图像中不同区域的亮度分布情况，从而进行图像的分割处理。
（3）图像压缩：通过对直方图进行统计分析，可以找到图像中重复出现的像素，从而进行有效的图像压缩。
（4）图像识别：通过对直方图进行特征提取，可以对图像进行识别和分类。
4. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的直方图进行调整，使得图像的像素分布更加均匀，提高了图像的对比度和视觉效果。
直方图均衡化主要包括以下几个步骤：（1）计算灰度频率：首先需要统计图像中各个灰度级别的频率，得到原始直方图。
（2）计算累积频率：对原始直方图进行累积求和等处理，得到各个灰度级别的累积频率。
（3）灰度映射：根据累积频率进行灰度级别的映射，得到新的直方图。
（4）图像重构：根据新的直方图对图像像素进行重构，得到均衡化后的图像。
138138138145134130139131 134 137 142139137141132135 140127 136 132 148144137135135135141 136 137 131 145138133131134134138 128 133 139 140139140136132136137 138 121 136 141136130131134131137132 129 135 直⽅图简介及详细绘制步骤先啰嗦两句，在质量管理七⼤原则中，讲究询证决策，说⼈话就是“说话办事得有证据”。
质量数据便是可以很好的辅助决策的客观依据。
但简单粗糙未经整理的原⽣态数据显然是没办法完成它这个使命的。
所以如何整理质量数据进⽽清晰准确表达质量信息，可以说是质量⼈的⼀项基本⽣存技能。
⽽数据整理和表达的⼀个经典模型，便是直⽅图。
⼀、直⽅图是什么直⽅图⽤⼀系列宽度相等、⾼度不等的长⽅形来表⽰数据，其宽度代表组距，⾼度代表指定组距内的数据数（频数）。
它由英国拥有诸多头衔的天才学者卡尔卡尔·⽪尔逊（Karl Pearson ，1857—1936，右边这个帅男⼈，英国著名统计学家、应⽤数学家、历史学家、哲学家、伦理学家、民俗学家、宗教学家、优⽣学家、头⾻测量专家……名号⽐龙妈还多……）提出，并由在⽇本质量学者总结纳⼊经典QC 七⼤⼯具中。
直⽅图可使我们⽐较容易直接看到数据的分布形状、离散程度和位置状况：观察数据分布的类型，分析是否服从正态分布，有⽆异常；判断数据分布范围是否满⾜规格范围的要求；与产品规格界限做⽐较，判断分布中⼼是否偏离规格中⼼，以确定是否需要调整及调整量；但需要注意的是，虽然在过程能⼒分析中，我们常常利⽤直⽅图整理数据⽤以分析其分布状态，但有时根据观测数据所绘制的直⽅图呈⾮正态的异常分布。
这说明过程已出现了异常。
在这种状态下，是不能计算过程能⼒指数的，必须先排查异常原因，予以排查纠正后，再重新收集数据并分析。
直方图描述的是图片显示范围内影像的明度分布图形。
直方图左边显示的是图像的阴影信息，中间显示图像的中间色调信息，右边则显示图像的高亮信息。
直方图的横轴从左到右代表照片从黑（暗部）到白（亮部）的像素数量，水平轴方向是一个256级明度座标，左边最暗处的值为0，右边最亮处的值为255。
直方图的垂直轴方向代表了在给定值下像素的数量，给定值下柱子越高，代表像素信息越多；柱子越低，代表像素信息越少，少到为零。
需要注意的是，当像素堆积超出了直方图边框的顶端，代表部分像素超出了相机记录的极限，也就是常说的像素溢出。
在一個直方图內，横轴代表由暗到亮（0到255）的信息，纵轴則代表該亮度值下的像素数量，以下是三種最常見的曝光情況：1. 過曝图形偏向右邊，即高光部分堆积大量像素，左邊基本上沒有图形，即暗部没有像素。
2. 正常曝光(Average)图形很平均地从左到右分佈，中間的图形比較多。
呈现为钟的形状，类似为正态分布。
3. 曝光不足(Underexposed) 图形偏向左邊，即暗部堆积大量像素，右边基本上沒有图形，即高光部分没有像素。
如何用直方图来判断图片的曝光一般我们认为曝光大体分为两种，标准曝光（正确曝光）和特性曝光。
按照传统18度灰的理论，标准曝光是在感光元件（CCD或者CMOS）的感光宽容度范围内，将拍摄对象看成是18%度的灰板进行拍照。
在数值上，拍摄对象反射后的光线强度与18%度灰反射后的光线在强度是相等的，从而就可以得到标准曝光值。
在实际拍摄的时候，为了更好的突出拍摄的主体，拍摄者还会选择特性曝光，如高调和低调等。
一幅较好的摄影作品从直方图的显示中可以看到明暗细节都有，在柱状图上的表现就是从左到右都有均匀分布，同时直方图的两侧是不会有像素溢出的。
而直方图的竖轴就表示相应部分所占画面的面积，峰值越高说明该明暗值的像素数量越多，如果直方图显示只在左边有，说明画面没有明亮的部分，整体偏暗，有可能曝光不足；如果直方图显示只在右边有，说明画面缺乏暗部细节，很有可能曝光过度；如果整个直方图贯穿横轴，没有峰值，同时明暗两端又同时溢出，说明这幅照片很可能反差过高，这样会使画面的明暗两极都产生不可逆转的细节损失。
