第2章 图像的增强主要探讨了如何提升图像的质量，突出有用信息，改善视觉效果，以便于后续的图像分析和识别。本章涵盖了以下几个关键知识点：
1. **图像增强**：这是一种技术，目的是根据特定需求突出图像中的某些部分，比如边缘、轮廓和对比度，同时抑制不必要的信息。图像增强可以改善因图像形成、存储或传输过程中的问题导致的图像质量下降。
2. **图像复原**：与图像增强不同，图像复原更侧重于针对图像降质的原因进行补偿，目标是使增强后的图像尽可能接近原始图像。
3. **图像增强算法分类**：
- **空间域法**：直接对图像像素值进行运算，包括点运算处理（如灰度变换、直方图修正）和邻域运算处理（如图像平滑、锐化）。
- **频率域法**：在频率域上处理图像，通过低通滤波、高通滤波和同态滤波等方法增强特定频率分量，然后反变换回空间域。
4. **图像的灰度变换**：
- **线性变换**：通过线性函数改变图像的灰度范围，以扩大动态范围或突出感兴趣的灰度区段。
- **非线性变换**：如对数变换和指数变换，用于改变灰度分布，突出图像的某些特性。
5. **直方图修正**：
- **直方图的概念**：图像的灰度直方图显示了图像中各个灰度级的像素数量，反映了图像的统计特性。
- **直方图的作用**：通过调整灰度级的分布，可以改变图像的整体对比度和亮度，例如直方图均衡化和直方图规定化。
6. **图像平滑**：包括邻域平均法、中值滤波法和低通滤波等，目的是减少图像噪声，使图像看起来更加平滑。
7. **图像锐化**：通过梯度运算、Sobel算子、拉普拉斯算子和高通滤波等方法增强图像边缘，提高图像的细节清晰度。
8. **图像的同态滤波**：适用于处理含有亮度和对比度变化的图像，可以分别处理图像的亮度和对比度信息。
9. **彩色增强**：包括伪彩色增强和假彩色增强，用于改善彩色图像的视觉效果，使其更具吸引力或易于分析。
理解这些概念和技术对于处理和分析数字图像至关重要，它们在计算机视觉、医学影像、遥感图像等领域有着广泛的应用。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
