图像增强是一种重要的数字图像处理技术,旨在突出图像中特定信息,增强目标与背景之间的对比度,使得图像更容易被人类或机器识别。它通常用于遥感图像的预处理,以优化图像质量,便于后续的分析和分类。然而,增强处理并不增加原始图像的信息,可能还会导致信息丢失。
图像增强技术主要分为两大类:空间域处理和频率域处理。空间域处理直接作用于图像像素,通过一系列算术运算改善图像效果。频率域处理则涉及傅里叶变换,先将图像从空间域转换到频率域,对图像频谱进行操作后再转回空间域,以达到增强目标的效果。
直方图是描述图像灰度级分布的统计图形,反映了每个灰度级在图像中出现的频率。在数字图像中,灰度直方图由2^n个灰度级及其对应的像素计数构成,其中n是图像量化时的比特数。图像的灰度均值和标准差可以作为直方图分布状态的两个关键参数,分别代表平均灰度和对比度。不同形状的直方图对应不同的图像特性,例如,低反射率图像的直方图靠近低灰度区,高反差图像直方图的标准差较大。
直方图均衡化是一种非线性的灰度变换方法,它将图像的初始直方图转换为均匀分布,目的是重新分配像素值,使得每个灰度级别的像素数量大致相同。这通常会导致图像的对比度显著提升,特别是在图像的低对比度区域。直方图均衡化的过程可以通过累积直方图实现,将原始图像的灰度级映射到新的灰度级上,确保所有灰度级都有一定的像素覆盖。
线性变换是简单的图像增强方法,通过拉伸灰度等级范围来调整图像对比度。它可以保持像元总数不变,但通常会将原始图像的最小和最大灰度值映射到显示设备的全动态范围。分段线性变换则是线性变换的扩展,适用于增强特定区域的对比度,特别是在遥感图像处理中,以突出感兴趣的目标。
在实际应用中,会创建一个查找表来加速灰度变换的过程,将原始图像的灰度值映射到新的灰度值,提高计算效率。对于复杂的遥感图像,单一的线性变换可能不足以满足需求,此时直方图均衡和分段线性变换等非线性方法就显得更为有效。
总结来说,直方图均衡化是一种用于图像增强的技术,通过对图像的灰度直方图进行非线性拉伸,使得图像的整体对比度得到提升,尤其适合处理低对比度图像。同时,线性变换和分段线性变换等方法也是图像增强的重要手段,可以根据具体应用场景选择合适的技术来优化图像的质量。