histogrammbasierten

Histogrammbasierte Methoden beschreiben Ansätze, die Histogramme als zentrale Repräsentation oder als primäres Analysewerkzeug verwenden. Ein Histogramm fasst die Verteilung von Messwerten in diskreten Behältern (Bins) zusammen und ermöglicht schnelle Schätzungen von Häufigkeiten, Wahrscheinlichkeiten oder Dichten. Typische Anwendungen finden sich in der Bildverarbeitung, der Mustererkennung, der Datenanalyse und der Signalverarbeitung.

Zentrale Konzepte umfassen die Konstruktion von Histogrammen (Binning), die Wahl der Binzahl und -breite, die Normalisierung zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen sowie die Verwendung von kumulierten Histogrammen (CDF) für Thresholding oder den Vergleich. In der Bildverarbeitung werden Histogramme zur Kontrastverbesserung eingesetzt (Histogrammgleichung) sowie zur adaptiven Histogramm-Equalization. Die Histogramm-Backprojektion dient der Objektlokalisation, farb- oder mehrkanalige Histogramme unterstützen Klassifikation oder Objektzuordnung.

Beispiele und Varianten umfassen Graustufenhistogramme, Farbhistogramme und mehrdimensionale Histogramme; Merkmalsvektoren basieren auf Verteilungen wie HOG (Histogramme von Orientierung) oder Joint Histograms. Otsu-Verfahren ist ein häufiges schwellwertbasiertes Verfahren, das auf der Graustufenhistogramm-Verteilung aufsetzt.

Vorteile und Einschränkungen: Histogrammbasierte Ansätze sind oft einfach, rechnerisch effizient und robust gegenüber Rauschen. Der Informationsverlust durch Diskretisierung und der Wegfall räumlicher Struktur können jedoch Nachteile darstellen, insbesondere bei komplexen Verteilungen oder wenn räumliche Zusammenhänge wichtig sind.