图像处理之图像增强技术PPT

图像增强技术是图像处理领域的重要组成部分，主要用于改善图像的视觉效果，揭示图像中隐藏的细节，或者增强某些特征。在本PPT中，主要讲解了频域增强技术，包括低通滤波、高通滤波、带通和带阻滤波，以及同态滤波等方法。 频域增强技术基于卷积理论。卷积是图像处理中的基本运算，它描述了图像f(x, y)与滤波器h(x, y)之间的相互作用。在频域中，卷积定理指出，图像的傅里叶变换F(u, v)乘以滤波器的傅里叶变换H(u, v)等于增强后图像的傅里叶变换G(u, v)。因此，通过设计合适的滤波器H(u, v)，可以在频域内对图像进行增强，并将结果反变换回空域，从而获得增强的图像g(x, y)。 低通滤波是频域增强技术的一种，主要用来平滑图像或去除高频噪声。理想低通滤波器允许所有低于特定截断频率D0的频率成分通过，而高于此频率的成分被完全抑制。然而，理想低通滤波器会产生“振铃”效应，即在图像中出现一系列同心圆环。为了解决这个问题，人们通常采用可实现的巴特沃斯低通滤波器，它在频率响应上逐渐过渡，能有效减少振铃现象，并在一定程度上保持图像的细节。 高通滤波则是用于增强图像的高频成分，例如边缘和细节。理想高通滤波器的形状与低通滤波器相反，它允许高频成分通过，而抑制低频成分。巴特沃斯高通滤波器同样可以用来实现平滑的频率响应过渡。高频增强滤波器进一步扩展了这个概念，通过调整转移函数He(u, v)，可以增强特定频率范围内的成分，从而达到突出图像特征的目的。 同态滤波是一种特殊的滤波方式，它考虑了图像亮度和对比度的变化，能够同时在幅度域和相位域对图像进行处理，特别适用于光照不均匀的场景。 图像增强技术通过在频域内操作，可以针对性地调整图像的频率成分，以达到改善图像质量、突出关键信息的效果。这些技术广泛应用于医学成像、遥感图像分析、视频处理等多个领域。理解并熟练掌握这些技术对于进行有效的图像处理和分析至关重要。