图像灰度增强, 平滑, 锐化.ppt

该PPT介绍了图像增强的一些基本方法, 涉及直接灰度变换法(线性, 非线性), 直方图修正法(直方图均衡化, 直方图规定化), 图像平滑(邻域平均法, 中值滤波, 多图像平均法, 频域低通滤波法), 图像锐化(微分法, 高通滤波法) 图像增强是图像处理领域的重要组成部分，其主要目的是改善图像的质量，突出特定信息，同时减弱或去除不必要的信息。根据处理方式的不同，图像增强技术可以分为两大类：频域处理和空域处理。频域方法利用傅里叶变换原理，通过修改图像的频谱来实现增强；空域方法则是直接对图像像素进行操作，比如灰度映射变换。 图像增强主要包括以下几个方面： 1. 直方图处理：直方图均衡化和直方图规定化是常见的直方图处理方法。直方图均衡化通过对图像的灰度级进行重新分配，使图像的整体亮度分布更加均匀，提高对比度；直方图规定化则按照预设的目标直方图调整图像，使图像的灰度分布符合特定要求。 2. 点处理：包括线性和非线性的灰度变换。线性变换如全域线性变换，通过改变图像灰度值的动态范围，以扩大或缩小对比度。非线性变换如分段线性变换，常用于对比度扩展，通过压缩或拉伸部分灰度范围来增强感兴趣的区域。图像反转是另一种非线性变换，将图像的灰度值取反，使亮区变暗，暗区变亮。 3. 邻域处理：图像平滑通常采用邻域平均法、中值滤波和多图像平均法。邻域平均法通过像素周围像素的平均值来平滑图像，消除噪声；中值滤波特别适用于去除椒盐噪声，因为它对孤立的噪声点有很好的过滤效果；多图像平均法则结合多帧图像，降低随机噪声的影响。 4. 频域低通滤波法：通过在频域内应用低通滤波器，滤掉高频噪声，达到平滑图像的效果。 5. 图像锐化：微分法如拉普拉斯算子和索贝尔算子，通过检测图像边缘的梯度变化来增强图像的边缘信息。高通滤波法则直接在频域中通过高通滤波器来强调图像的高频成分，从而增强边缘和细节。 6. 彩色图像处理：虽然这里主要讨论的是灰度图像增强，但图像增强技术同样适用于彩色图像，如伪彩色技术，通过转换和合成来改变彩色图像的显示效果。 需要注意的是，图像增强的效果很大程度上依赖于人类视觉系统的主观判断。不同应用领域可能需要不同的增强策略，因此没有一种通用的增强方法适用于所有场景。选择合适的增强技术需要根据具体的图像特征和应用需求来进行。