第八讲 图像增强
图像增强的基本原理
图像增强的基本原理图像增强是一种用于改善图像视觉质量或提取目标特征的技术。
它通过改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等属性来增强图像的可视性和可识别性。
图像增强的基本原理可以归纳为以下几点：1. 空域增强：采用空域操作，即对图像的每个像素进行操作。
常见的空域增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
直方图均衡化通过重新分布图像中像素的亮度来增加图像的对比度，灰度拉伸则通过线性转换将图像的亮度范围拉伸到整个灰度级范围内。
滤波则通过应用低通、高通、中通等滤波器来增强图像的细节和轮廓。
2. 频域增强：采用频域操作，即将图像转换到频域进行处理。
常见的频域增强方法有傅里叶变换、小波变换等。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，通过对频谱进行滤波操作来增强图像的细节和边缘。
小波变换则可以将图像分解为不同频率的子带，可以更加灵活地选择性地增强特定频率的信息。
3. 增强算法：通过应用特定的增强算法来增强图像的视觉效果。
常用的增强算法有Retinex算法、CLAHE算法等。
Retinex算法通过模拟人眼对光源的自适应调整能力来增强图像的亮度和对比度，CLAHE算法则通过分块对比度受限的直方图均衡化来增强图像的细节和纹理。
4. 机器学习方法：利用机器学习算法对图像进行增强。
通过训练模型，学习图像的特征和上下文信息，然后根据学习到的模型对图像进行增强处理。
常见的机器学习方法包括卷积神经网络、支持向量机等。
综上所述，图像增强的基本原理包括空域增强、频域增强、增强算法和机器学习方法等。
这些原理可以单独或结合使用，根据图像的特点和需求，选择合适的方法来对图像进行增强处理，以获得更好的图像视觉质量和目标特征提取效果。
图像增强方法
图像增强方法图像增强是数字图像处理领域的重要研究方向，它旨在改善图像的质量、增强图像的细节、增加图像的对比度等，以便更好地满足人类视觉系统的需求。
在本文中，我们将介绍几种常见的图像增强方法，包括直方图均衡化、滤波和锐化等，希望能为您在图像处理领域提供一些帮助。
首先，直方图均衡化是一种常见的图像增强方法。
它通过重新分配图像像素的灰度级来增强图像的对比度，使图像的直方图更加均匀，从而提高图像的视觉效果。
直方图均衡化可以有效地增强灰度分布不均匀的图像，并且计算简单，易于实现。
然而，直方图均衡化也存在一些问题，比如可能导致图像的噪声增加，以及在一些情况下会使图像过度增强，造成视觉效果不佳。
其次，滤波是另一种常见的图像增强方法。
滤波可以通过对图像进行平滑或锐化来改善图像的质量。
平滑滤波通常用于去除图像中的噪声，而锐化滤波则可以增强图像的边缘和细节。
常见的滤波方法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，它们各自适用于不同类型的图像和噪声。
需要注意的是，滤波操作可能会导致图像的细节丢失，因此在选择滤波方法时需要根据具体应用进行权衡。
最后，锐化是图像增强中的重要手段。
锐化可以突出图像的边缘和细节，使图像看起来更加清晰和真实。
常见的锐化方法包括拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等，它们可以有效地增强图像的边缘和纹理。
然而，过度的锐化也会导致图像的噪声增加，因此在进行图像锐化时需要控制好参数，避免过度增强。
综上所述，图像增强是数字图像处理中的重要环节，它可以通过直方图均衡化、滤波和锐化等方法来改善图像的质量和视觉效果。
在实际应用中，我们需要根据具体的图像特点和应用需求来选择合适的增强方法，并注意控制参数，避免过度增强和噪声的引入。
希望本文能为您在图像增强领域提供一些帮助，谢谢阅读！。
第8章_图像增强
32
一、空间域图像增强（29）
对角线方向边缘增强示意图
33
一、空间域图像增强（30）
单方向一阶微分算子图像增强效果
34
一、空间域图像增强（31）
Roberts交叉微分算子
g x, y f x 1, y 1 f x, y f x 1, y f x, y 1
f
G x x
f
f
G
y
y
27
一、空间域图像增强（24）
一阶微分算子
单方向微分算子
（1）水平方向微分算子
Dlevel
1 2 1
0 0 0
1 2 1
g ( x, y ) [ f x 1, y 1 f x 1, y 1] 2[ f x 1, y f x 1, y ]
遥感数字图像处理
第8章
图像增强
背景知识
图像增强是通过一定手段对原图像进行变换或附加一些信息
，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制图像中某些不
需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配，从而加强图像
判读和识别效果，以满足某些特殊分析的需要。
目的：改善图像的视觉效果，帮助我们更好地发现或识别图
像中的某些特征。
作用：调整两幅图像的色调差异，使图像重叠区域的色调过渡柔和，改
善图像融合和图像镶嵌效果。
14
一、空间域图像增强（12）
直方图匹配的思想：
原图像中的任意一个灰度值ai 都可
以在参考图像上找到一个与之对应
的灰度值bi ，使得原图的灰度概率
图像增强
比如，当图像灰度分布集中在较窄的区间，引起 图像不够清晰时，采用直方图变换，可使图像的 灰度间距拉开或使灰度分布均匀，从而增大对比 度，使图像细节清晰，达到增强的目的。
直方图变换通常有直方图均衡化及直方图 规定化两类。我们主要介绍直方图均衡化 处理。
直方图均衡化是通过对原图像进行某种变 换，使得图像的直方图变为均匀分布的直 方图 ，从而达到增强的效果。
A=imread('pout.tif');
%读入图像
imshow(A);
%显示图像
J1=imadjust(A,[0.3 0.7],[]); %使用此函数，
将图像在0.3*255~0.7*255灰度之间的值通过线性 变换映射到0~255之间
figure,imshow(J1);
%输出图像效果图
0 f i, j a a f i, j b b f i, j M f
上图中对灰度区间[a，b]进行了线性拉伸， 而灰度区间[0，a]和[b，Mf ]则被压缩。仔细调整 折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可以对 图像的任一灰度区间进行拉伸或压缩 。
例1：在MATLAB环境中，采用图像线性变换进行图 像 增 强 。 应 用 MATLAB 的 函 数 imadjust 将 图 像 0.3×255－0.7×255灰度之间的值通过线性变 换映射到0－255之间。 解：在（4.5）式中各值分别取：a＝0.3×255， b ＝0.7×255，a’=0，b’=255。实现的程序如下：
gc (i, j)=e (i, j) C
（4.2）
从而可得比例因子：
e (i, j) = gc (i, j) C -1
(4.3)
计算机视觉中的图像增强技术
计算机视觉中的图像增强技术在当今数字化的时代，图像成为了我们获取信息和表达想法的重要方式之一。
然而，由于各种因素的影响，原始图像往往存在质量不佳、细节模糊、对比度低等问题，这就使得图像增强技术在计算机视觉领域中变得至关重要。
图像增强技术的目的在于改善图像的质量，使得图像中的信息更加清晰、易于理解和分析。
它就像是给一幅略显暗淡的画作添上了更鲜明的色彩，让其细节和魅力得以充分展现。
想象一下，我们在昏暗的光线下拍摄了一张照片，照片中的人物和景物都显得模糊不清。
这时候，图像增强技术就能够发挥作用，通过调整亮度、对比度和色彩等方面，让这张照片变得清晰明亮，原本被阴影掩盖的细节也能清晰可见。
在图像增强技术中，直方图均衡化是一种常见且有效的方法。
它通过重新分布图像的像素灰度值，使得图像的灰度直方图更加均匀，从而增强图像的对比度。
比如说，一张原本灰度分布集中在某个狭窄范围内的图像，经过直方图均衡化处理后，灰度值能够在更广泛的范围内分布，使得图像的明暗对比更加明显。
还有一种常用的技术是图像锐化。
它的作用就像是给图像加上了一层清晰的滤镜，突出图像的边缘和细节。
这对于那些需要清晰分辨物体轮廓的场景，如医学影像、工业检测等，具有重要的意义。
通过增强图像的高频成分，使得边缘部分更加锐利，我们能够更准确地识别和分析图像中的物体。
另外，色彩增强技术也是不容忽视的一部分。
有时候，图像的色彩可能不够鲜艳或者存在偏差。
通过调整色彩的饱和度、色调和亮度等参数，可以让图像的色彩更加生动逼真，给人更强烈的视觉冲击。
比如在风景照片中，增强蓝天和绿草的色彩，能够让整个画面更加美丽动人。
然而，图像增强技术并非是完美无缺的。
在增强图像的同时，也可能会引入一些不必要的噪声或者导致图像的某些部分过度增强。
这就需要我们在应用这些技术时，根据具体的图像特点和需求，谨慎选择合适的方法和参数。
为了更好地实现图像增强的效果，研究人员还在不断探索和创新。
例如，结合深度学习技术，利用神经网络强大的学习能力，自动学习到最适合的图像增强方式。
图像增强处理
图像增强处理图像增强是图像处理中一个重要的内容，在图像生成，传输或变换的过程中，由于多种因素的影响，造成图像质量下降，图像模糊，特征淹没，给分析和识别带来困难。
因此，按特定的需要将图像中感兴趣的特征友选择地突出，衰减不需要的特征，提高图像的可懂度是图像增强的主要内容。
图像增强不考虑图像降质的原因，而且改善后的图像也不一定逼近原图像，这是它与图像复原本质的区别。
图像增强的主要目的有两个：一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；二是将图像转换成一种更适合人类或机器进行分析处理的形式，一边从图像中获取更多有用的信息。
图像增强方法大致分为两类：一类是空间域处理法，另一类是频域处理法。
空间域是直接对图像的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的，所用的映射变换取决于图像的特点和增强的目的，主要包括灰度修正，图像平滑和锐化等。
频域处理法是在图像的某种变换域内，对变换后的系数进行运算，然后再求其饭变换到原来的空间域得到增强的图像，主要包括：低通滤波，高通滤波，带阻滤波，同态滤波等。
1、噪声噪声可以理解为影响传感器对所接受图像源信息进行理解或分析的各种因素。
噪声一般是不可预测的随机信号，它只能用概率统计的方法去认识。
噪声对图像的输入，采集和处理的各个环节以及输出结果全过程都有影响。
因此，去噪已经成为图像处理中极为重要的手段，也是图像处理领域研究的一个重点。
1.1、噪声的分类常见的噪声有以下几种：（1）白噪声（2）椒盐噪声：是一种在图像中产生黑色、白色点的脉冲噪声。
该噪声在图像中显现较为明显，对图像分割。
边缘检测、特征提取等后续处理具有严重的破坏作用。
（3）冲击噪声（4）量化噪声2、图像质量评价在进行图像增强过程中，对一副含有噪声的图像在进行去噪之后图像质量是否有所提高，需要一个评价标准来衡量，因此，简单地引入图像的客观评价标准对去噪前后的图像质量进行衡量。
信噪比是比较常用的一个标准。
图像的信噪比计算公式如下：其中，M和N分别是图像长度和宽度上的像素个数，f（x，y）和g（x，y）分别是原始图像和去噪后的图像在点（x，y）处的灰度值。
《图像增强技术》课件
三、新兴的图像增强技术
SRGAN
具备超分辨率图像生成能力的生成对抗网络，可提 高图像细节和清晰度。
ESRGAN
在SRGAN基础上进一步改进的超分辨率图像生成 算法，提供更高质量的图像增强效果。
StyleGAN
基于神经网络的图像生成算法，能够生成高质量、 更具艺术风格的图像。
CycleG一种图像风格 转化为另一种图像风格。
二、传统图像增强技术
直方图均衡化
通过重新分配图像的 像素值来改善图像对 比度和亮度，从而增 强图像细节。
滤波器增强
利用滤波器进行图像 平滑、边缘增强或噪 声去除，以提高图像 质量。
空间域增强
基于图像的空间域特 征，如边缘和纹理等， 对图像进行局部增强。
频率域增强
利用傅里叶变换将图 像转换到频率域，在 频率域进行增强处理， 如降噪和图像恢复。
四、应用
人脸识别
图像增强技术可提高人脸图像 质量、对比度和细节，以提升 人脸识别的准确性和可靠性。
视频增强
通过图像增强技术，可以改善 视频的清晰度、稳定性和色彩 表现，提供更好的观看体验。
医学图像分析
图像增强技术在医学领域的应 用可以帮助医生更准确地诊断 和分析医学图像，提高医疗质 量。
五、总结
《图像增强技术》PPT课 件
欢迎来到《图像增强技术》PPT课件！在本课件中，我们将探索图像增强的 概念、传统与新兴的增强技术，以及应用领域和发展趋势。准备好了吗？让 我们开始吧！
一、介绍
图像增强的概念
图像增强是通过处理技术改善图像质量，使其更具视觉吸引力和可用性。
增强的目的和意义
图像增强的目的是提高图像的视觉效果、清晰度、对比度和颜色等特征，以便更好地满足人 类视觉需求。
简述图像增强的应用原理
简述图像增强的应用原理什么是图像增强图像增强是指通过一系列的处理方法，对原始图像进行修复、增强或改善，以获得更好的视觉效果或更好的图像质量。
图像增强技术是计算机视觉领域中的重要技术之一，被广泛应用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。
图像增强的应用原理图像增强的应用原理基于对图像的像素值进行调整或处理，以改善图像的对比度、亮度、清晰度等视觉效果。
以下是常见的图像增强应用原理的介绍：1.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过重新分配图像的灰度级，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度级范围内。
这样可以增加图像的对比度，使得图像细节更加突出。
2.对比度增强对比度增强是通过调整图像中像素值的动态范围来增加图像的对比度。
常见的对比度增强方法包括拉伸对比度、直方图均衡化、灰度拉伸等。
3.锐化增强锐化增强是通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度。
常见的锐化增强方法包括拉普拉斯算子、边缘增强滤波器等。
4.噪声消除图像中的噪声会影响图像的质量和清晰度，通过噪声消除技术可以减少或去除图像中的噪声。
常见的噪声消除方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
5.色彩增强色彩增强是调整图像中的色彩分量，以改善图像的颜色饱和度和色彩平衡。
常见的色彩增强方法包括颜色平衡、色彩曲线调整、HSV调整等。
图像增强的应用场景图像增强的应用广泛，以下列举几个常见的应用场景：•医学图像处理：对医学图像进行增强处理，提升图像的细节和对比度，以便医生更准确的诊断和分析。
•智能监控：对监控摄像头捕捉到的图像进行增强，提高图像质量和识别能力，提高监控的效果。
•无人驾驶：对车载摄像头捕捉到的图像进行增强处理，提高图像的清晰度和对比度，以提高无人驾驶系统的感知能力和安全性。
•图像检索：对图像进行增强处理，以提高图像检索的准确性和召回率。
以上只是部分图像增强的应用场景，图像增强技术的应用还在不断拓展和发展中。
随着计算机视觉和人工智能的不断进步，图像增强技术将会在更多的领域得到应用和发展。
《图像的增强》课件
无人驾驶
图像增强可以提高无人驾驶汽车的感知能力， 增强道路和障碍物的识别。
艺术和娱乐
图像增强可以改善艺术作品和娱乐内容的视 觉效果，提供更好的观赏体验。
未来发展趋势1来自深度学习利用深度神经网络和人工智能技术，实现更准确、自动化的图像增强。
2
实时增强
通过优化算法和硬件性能，实现实时图像增强，满足实时应用的需求。
滤波器和增强方法的比较
滤波器
滤波器通过在空域或频域中对图像进行操作来 改变图像的特性。
增强方法
增强方法通过调整图像的亮度、对比度和细节 来改善图像质量和视觉效果。
图像增强的应用领域
医学图像
通过增强医学图像，可以更清晰地显示病变 和器官结构。
安防监控
通过增强监控图像，可以更容易识别和监视 潜在的安全威胁。
《图像的增强》PPT课件
通过图像增强，我们可以改善图像的质量和视觉效果，使其更加鲜明和引人 注目。
图像增强的定义
图像增强是一种技术，通过对图像的处理和改进，提高其质量、增强细节、改变光照和色彩等特性，使 图像更易于理解和分析。
常见的图像增强方法
1 灰度变换
2 直方图均衡化
通过调整图像的亮度和对比度来改变图像 的整体感观。
通过重新分布图像的像素强度，使整个亮 度范围更均衡，增强对比度和细节。
3 空域滤波
4 频域滤波
通过对图像进行平滑或增强，改变图像的 细节和纹理。
通过对图像进行傅里叶变换和反变换，改 变图像的频率特性和细节。
基于直方图的增强方法
直方图是显示图像像素强度分布的统计图。基于直方图的增强方法使用直方 图信息来调整图像的对比度和亮度。
3
自适应增强
根据不同图像的特点和应用需求，自动调整增强方法和参数，实现个性化的图像 增强。
数字图像处理——图像增强
数字图像处理——图像增强图像增强图像增强的⽬的是：改善图像的视觉效果或使图像更适合于⼈或机器的分析处理图像增强空域法点操作直接灰度变换直⽅图修正邻域操作图像平滑图像锐化频域法低通滤波⾼通滤波点操作直接灰度变换g (x ,y )=T [f (x ,y )]T => 灰度映射函数坐标位置 (x ,y ) 为 f 的⾃变量，表⽰当前灰度值，经过函数T 转变为g ，注意在T 函数中f (x ,y )为其⾃变量直接灰度变换⼜可以分为：线性变换分段线性变换⾮线性变换线性变换 & 分段线性变换image.png对于f (x ,y )灰度范围为[a ,b ]的部分，进⾏线性变换g (x ,y )=d −cb −a [f (x ,y )−a ]+c我们可以⽤它来做什么？举个简单的例⼦，我们可以很容易的通过调整灰度分布，使得图⽚⽩的部分更⽩，⿊的部分更⿊效果图：图像增强.png⾮线性灰度变换g (x ,y )=clog 10[1+f (x ,y )]直⽅图{{{{{void increase(Mat &inputImage, Mat& outputImage){outputImage = inputImage.clone();int rows = outputImage.rows;int cols = outputImage.rows;for (int i = 0; i < rows; i++){for (int j = 0; j < cols; j++){Vec3b & tmp = outputImage.at<Vec3b>(i, j);for (int k = 0; k < 3; k++){if (tmp[k] < 48)tmp[k] = tmp[k] / 1.5;else if (tmp[k] > 191)tmp[k] = (tmp[k] - 192) * 0.5 + 223;else tmp[k] = (tmp[k] - 38) * 1.33;}}}在数字图像处理中，直⽅图是最简单并且最有⽤的⼯具灰度直⽅图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数横坐标表⽰灰度级，纵坐标表⽰图像中该灰度级出现的像素个数数据表⽰：变量含义n图像的像素总数L灰度级的个数r k第 k 个灰度级n k第 k 个灰度级的像素数p r(r k)该灰度级出现的频率则归⼀化形式：p r(r k)=n kn,k=0,1,2,⋯,L−1公式利于归纳但是不利于理解，我们举个例⼦说明：原始图像数据（每个位置上⾯的数字表⽰灰度级）123456643221166466345666146623136466直⽅图灰度系数123456像素个数5456214归⼀化直⽅图数据1/62/63/64/65/66/65/364/365/366/362/3614/36图像略直⽅图性质1. 直⽅图未反映某⼀灰度级像素所在位置，即丢失了位置信息2. ⼀幅图像对应⼀个灰度直⽅图，但是不同的图像可能有相同的直⽅图3. 灰度直⽅图具有可加性，整幅图像的直⽅图等于素有不重叠⼦区域的直⽅图之和直⽅图⽤途1. 反映图像的亮度、对⽐度、清晰度。
《图像增强与平滑》课件
3
多尺度增强
使用多尺度分解和重建技术来增强图像的细节和对比度。
图像平滑的方法
均值滤波
通过求周围像素的平均值来减少图像中的噪声和 颗粒度。
高斯滤波
通过应用高斯核来模糊图像，减少高频噪声和细 节。
中值滤波
通过求周围像素的中值来减少图像中的椒盐噪声 和斑点。
小波去噪
使用小波变换和阈值处理技术来减少图像中的噪 声和颗粒。
应用案例
算法研究
图像增强在医学影像、卫星图像 和安全监控等领域有广泛的应用。
研究者正在不断提出新的算法， 如基于深度学习的图像增强方法， 以进一步提高图像的质量和细节。
图像平滑的定义
图像平滑是通过去除图像中的噪声和不必要的细节来减少图像的噪声和颗粒度，使图像更加平滑和清晰。
1 噪声滤波器
使用噪声滤波器技术，如 均值滤波、中值滤波和高 斯滤波等，来减少图像中 的噪声。
2 平滑效果
图像平滑可以减少噪声和 颗粒度，使图像更加平滑 和清晰，从而更容易分析 和处理。
3 平滑应用
图像平滑在计算机视觉、 图像处理和模式识别等领 域中具有广泛的应用。
图像增强的方法
1
直方图均衡化
通过重新分配像素的亮度值来扩展图像的动态范围，改善对比度和细节。
2
局部对比度增强
通过在图像的不同区域应用不同的对比度增强算法来提高图像的质量。
《图像增强与平滑》PPT 课件
欢迎来到《图像增强与平滑》PPT课件！这个课件将带您深入了解图像增强和 平滑的概念、方法和实际应用，让您在这个领域成为专家！
图像增强的定义
图像增强是通过使用不同的技术和算法来改善图像质量，使图像更清晰、更明亮、更具对比度和细节。
图像增强原理
图像增强原理图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，它通过对图像进行各种处理，改善图像的质量，使图像更适合于后续的分析和应用。
图像增强的原理是通过增强图像的对比度、亮度、锐度等特征，以提高图像的视觉效果和信息表达能力。
在本文中，我们将介绍图像增强的原理及常见的增强方法。
图像增强的原理主要包括两个方面，空间域增强和频域增强。
空间域增强是指直接对图像像素进行操作，包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等方法；频域增强是指将图像转换到频域进行处理，包括傅里叶变换、滤波器设计等方法。
在空间域增强中，最常见的方法之一是灰度变换。
灰度变换通过对图像的灰度级进行变换，可以改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换函数包括线性变换、对数变换、幂次变换等。
线性变换可以通过拉伸或压缩图像的灰度范围来增强对比度，对数变换可以扩展图像的暗部细节，幂次变换可以调整图像的亮度分布。
这些方法都是通过对图像的像素值进行重新映射来实现增强的效果。
另一个常见的空间域增强方法是直方图均衡化。
直方图均衡化是一种通过重新分配图像灰度级来增强对比度的方法。
它通过对图像的灰度直方图进行变换，将原始的灰度级分布变换为均匀分布，从而增强图像的对比度。
直方图均衡化在很多图像处理领域都有广泛的应用，特别是在医学影像、遥感图像等领域。
在频域增强中，傅里叶变换是一种重要的方法。
傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，通过对频率域进行滤波来实现图像增强。
频域滤波可以通过去除图像中的噪声、增强图像的边缘等方式来改善图像的质量。
常见的频域滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
低通滤波可以去除图像中的高频噪声，高通滤波可以增强图像的边缘细节，带通滤波可以选择性地增强或抑制特定频率成分。
除了上述方法外，图像增强还可以通过图像增强技术来实现。
图像增强技术是一种通过对图像进行分析和处理来实现增强效果的方法。
常见的图像增强技术包括锐化、平滑、边缘增强等。
锐化可以增强图像的细节和边缘，平滑可以去除图像中的噪声，边缘增强可以突出图像中的边缘信息。
图像增强原理
图像增强原理图像增强是数字图像处理中的一种重要技术，它通过改善图像的质量、增强图像的特征以及改变图像的外观来提高图像的视觉效果。
图像增强的原理是利用各种数字图像处理技术，对图像进行增强处理，使得图像在视觉上更加清晰、鲜艳、具有更好的对比度和更丰富的细节。
图像增强技术在医学影像、遥感图像、安防监控、数字摄影等领域有着广泛的应用。
图像增强的原理主要包括以下几个方面：1. 空域图像增强。
空域图像增强是指直接对图像的像素值进行处理，常见的方法包括灰度变换、直方图均衡化、滤波等。
其中，灰度变换是通过对图像的灰度级进行变换，调整图像的对比度和亮度；直方图均衡化是通过对图像的像素值进行重新分布，增强图像的对比度；滤波是利用各种滤波器对图像进行平滑或锐化处理，以改善图像的质量。
2. 频域图像增强。
频域图像增强是指将图像转换到频域进行处理，常见的方法包括傅里叶变换、频率域滤波等。
通过频域处理，可以对图像的频率成分进行调整，增强或抑制特定频率的信息，从而改善图像的质量。
3. 对比度增强。
对比度是指图像中最亮和最暗部分之间的差异程度，对比度增强是通过调整图像中像素值的分布，增加图像中的灰度级数，使得图像的细节更加丰富，轮廓更加清晰，从而提高图像的质量。
4. 锐化增强。
锐化增强是通过增强图像中的边缘和细节信息，使得图像看起来更加清晰和鲜艳。
常见的方法包括拉普拉斯算子、梯度算子等，通过对图像进行微分运算，突出图像中的边缘信息，从而增强图像的清晰度。
5. 去噪增强。
图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，去噪增强是通过滤波等方法，去除图像中的噪声，使得图像更加清晰和平滑。
综上所述，图像增强的原理主要包括空域图像增强、频域图像增强、对比度增强、锐化增强和去噪增强等方面。
这些原理都是通过对图像的像素值、频率成分、对比度、边缘信息以及噪声进行处理，从而改善图像的质量，使得图像在视觉上更加清晰、鲜艳、具有更好的对比度和更丰富的细节。
图像增强的原理及其应用
图像增强的原理及其应用图像增强是指使用各种技术和方法对原始图像进行改进，以提高图像的视觉质量和可识别性。
图像增强的原理是通过调整图像的亮度、对比度、饱和度以及色彩平衡等参数，使得图像在视觉上更加清晰、明亮、细节丰富。
图像增强技术在计算机视觉、医学影像、遥感图像等领域都有广泛的应用。
图像增强可以分为两大类：基于像素的图像增强和基于频域的图像增强。
基于像素的图像增强方法是通过改变像素的亮度值，调整各个像素的对比度和饱和度，进而改变整个图像的视觉效果。
常用的基于像素的图像增强方法有直方图均衡化、规定化、自适应直方图均衡化等。
直方图均衡化是通过对图像的直方图进行调整，将像素的灰度值分布拉伸到整个灰度级范围内，以增强图像的对比度和视觉效果。
规定化是通过将图像的灰度值映射到特定的目标值范围内，以使图像具有特定的视觉特征。
自适应直方图均衡化是根据图像的局部均衡性来进行直方图均衡化，解决了传统直方图均衡化在处理具有大幅度灰度变化的图像时，容易造成细节信息丢失的问题。
基于频域的图像增强方法是通过将图像从空域转换到频域进行增强。
常见的基于频域的图像增强方法有傅里叶变换、小波变换等。
傅里叶变换可以将一个信号表示为一组正弦和余弦函数的叠加，通过对图像进行傅里叶变换可以得到图像的频谱信息，从而进行图像增强。
小波变换是一种多分辨率分析方法，通过将图像分解为不同尺度和方向上的小波系数，可以对图像进行多尺度的增强。
图像增强在许多领域有广泛的应用。
在计算机视觉中，图像增强可以用于目标检测和识别，通过增强图像的细节特征，提高目标检测的准确性和识别的可靠性。
在医学影像中，图像增强可以用于放射学诊断和病理学分析，通过增强图像的对比度和细节，更好地显示病变区域，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
在遥感图像中，图像增强可以用于地物分类和地貌分析，通过增强图像的视觉效果和细节特征，提高遥感图像的解译能力和应用效果。
总之，图像增强是对原始图像进行改进以提高图像质量和可识别性的技术和方法。
图像增强_精品文档
图像增强图像增强是一种改善图像质量的技术。
通过对图像进行处理和调整，可以提高图像的对比度、清晰度和细节，使其更加鲜明和有吸引力。
图像增强在很多领域都有广泛的应用，包括医学影像、航空航天、安防监控等。
在图像增强中，有许多常见的技术和方法，这些技术可以分为两大类：空域增强和频域增强。
空域增强是指在图像的像素级上进行改变，主要通过对像素的亮度、对比度、色彩等进行调整来改善图像的质量。
常见的空域增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、对比度增强等。
灰度拉伸是一种简单常用的空域增强方法，它通过对图像的灰度级进行拉伸来增加图像的动态范围。
具体实现时，可以选择一个最小和最大灰度级，然后将原始图像中的灰度级映射到新的范围上。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法，它通过对图像的直方图进行重新分布来增加图像的动态范围。
通过这种方法，可以使得图像中的像素灰度分布更加均匀，使得图像的细节更加明确和丰富。
对比度增强是一种通过调整图像的亮度和对比度来改善图像质量的方法。
可以通过增加图像的对比度来增强图像的细节和清晰度，使得图像更加饱满和生动。
频域增强是指在图像的频域上进行改变，主要通过对图像进行傅里叶变换来改变频域的信息。
常见的频域增强方法包括傅里叶变换、滤波等。
傅里叶变换是一种将图像从时域转换到频域的方法，可以通过分析图像在不同频率上的分量来进行增强。
通过傅里叶变换，可以提取出图像中的高频、中频、低频分量，然后根据需要进行增强处理。
滤波是一种常见的频域增强方法，通过在频域上对图像进行滤波，可以增加图像的清晰度和细节。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
图像增强在实际应用中有很多挑战和难点。
首先，不同的图像增强方法适用于不同的图像，在选择合适的方法时需要考虑到图像的特点和要求。
其次，图像增强可能会引入噪声或者产生不良影响，因此需要进行适当的处理和控制。
此外，图像增强还需要考虑到计算资源的限制和实时性要求。
最后，随着技术的进步和发展，图像增强也在不断创新和改进。
图像增强
之
图像增强
成员：张旭、高云朋、曹勇、陈胜、申超
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中 的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息， 提高图像质量。通过采取适当的增强处理方法， 可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图 片处理成清楚、明晰的富含大量有用信息的可使 用图像。
图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、 轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、 由于太空技术的发展，需要用数字图像处理技术处理大量的星体照片。 3.遥 感 航空遥感和卫星遥感图像需要用数字技术加工处理，并提取有用的信 息。主要用于地形地质，矿藏探查， 森林、 水利、 海洋、 农业等资源调 查， 自然灾害预测预报，环境污染监测， 气象卫星云图处理以及地面军事 目标的识别。 在遥感应用中，我们可以看到大量的与图像处理密切相关的技术。从世 界上出现第一幅照片(1839年）、意大利人乘飞机拍摄了第一张照片(1909 年）、前苏联（1957年）及美国（1958年）发射第一颗人造地球卫星等 都为遥感技术的发展奠定了坚实的基础。1962年国际上正式使用遥感一词 （Remote Sensing）。此后，美国相继发射多颗陆地资源探测卫星（1972 年，LANDSAT-I—四个波段，地面分辨率59m×79m；1975年，LANDSATⅡ；1978年，LANDSAT-Ⅲ，分辨率40m×40m；1982年，LANDSAT-Ⅳ， 分辨率30m×30m，在这颗卫星上配置了GPS系统（Global Positioning System），定位精度在地心坐标系中为土10m。
1.通讯 包括图像传输、电视电话、 电视会议等， 主要是进行图像压缩甚至理 解基础上的压缩。 ①电视广播：单色电视广播1925年在英国实现。1936年BBC开始电视广 播。目前出现的彩色电视有三种制式，即NTSC（美国、日本等）、PAL（中 国、西欧、非洲等）和SECAM（法国、俄罗斯等）。 ②可视电话和会议电视：1964年美国国际博览会展出了Picture-phone MOD-I可视电话系统，带宽为1MHz，目前的可视电话/会议电视均采用数字 压缩技术，也出现了相应的国际标准。如：图像编码标准H.261、H.263等， 会议电视的H.230标准，在专用通信网中用PCM一次群传输，速率为 2048kb/s。桌面型系统遵循H.323标准。 ③图文电视和可视图文：图文电视（Teletext）和可视图文（Videotext） 是提供可视图形文字信息的通信方式，图文电视是单向传送信息，它是在电 视信号消隐期发送图文信息，用户可用电视机和专用终端收看该信息；可视 图文是双向工作方式，用户可用电话向信息中心提出服务内容或从数据库中 选择信息。 ④传真：是把文字、图表、照片等静止图像通过光电扫描的方式变成电 信号加以传送的设备。经过多年发展，传真技术不断进步，现在已有仅数秒 钟就可传送一幅A4文件的传真机，分辨率高达16点／毫米。
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邻域平均法（均值滤波）
一幅图像往往受到各种噪声源的干扰（如电 传感器和传输误差等），这种噪声常常为一些孤立 的像素点，它们像雪花使图像被污染，噪声往往是 叠加在图像上的随机噪声,而图像灰度应该相对连 续变化的，一般不会突然变大或变小，这种噪声可 以用邻域平均法使它得到抑制。
邻域平均法是简单的空域处理方法。这种方
图像轮廓上，像素灰度有陡然变化，梯 度值很大。
图像灰度变化平缓区域，梯度值很小。
等灰度区域，梯度值为零。
频域滤波增强
• 频域增强的原理
频率平面与图像空域特性的关系 ➢ 图像变化平缓的部分靠近频率平面的
圆心，这个区域为低频区域 ➢ 图像中的边、噪音、变化陡峻的部分，
高频滤波器使高频分量相对突出，而 低频分量和甚高频分量则相对抑制。
（2） 中值滤波是非线性的。
（3） 中值滤波在抑制图像椒盐噪声方面甚为有 效。且运算速度快，便于实时处理。
（4） 中值滤波去除孤立线或点干扰，而保留空 间清晰度较平滑滤波为好；但对高斯噪声则不 如平滑滤波。
邻域平均和中值滤波的比较
含均匀随机噪声
33邻域平均
77邻域平均
1111邻域平均
33中值滤波
B.量化噪声：灰度在量化过程中，不可避免 的产生量化噪声。
C.特点：噪声像素的灰度是空间不相关的， 即它与邻近像素显著不同。
➢ 图像平滑滤波技术
二、定义及用途： 平滑滤波对图像的低频分量进行增强，同时可
以削弱图像的高频分量，因此一般用于消除图像 中的随机噪声，从而起到图像平滑的作用。
三、常用方法： 邻域平均法（线性的）和中值滤波法
55中值滤波
中值定理的应用方法
➢ 图像锐化滤波技术
一、目的 图像经转换或传输后，质量可能下降，
难免有些模糊。 图像锐化目的：加强图像轮廓，使图像看 起来比较清晰。
➢ 图像锐化滤波技术
二、方法
考察正弦函数 sin 2ax ，它的微分 2acos2ax 。微分后频率不变，幅度上 升2πa倍。
空间频率愈高，幅度增加就愈大。 这表明微分是可以加强高频成分的， 从而使图像轮廓变清晰。 最常用的微分方法是梯度法和拉普拉 斯算子
以放射方向离开频率平面的圆心，这 个区域为高频区域
频域滤波增强
• 频域增强的原理
u
边、噪音、变化陡峭部分
变化平缓部分
v
频域滤波增强
频域滤波增强
频域滤波增强
➢ 低通滤波器 ➢ 高通滤波器 ➢ 带通、带阻滤波器
❖ 巴特沃思低通滤波器(BLPF)的特点
和理想圆形低通滤波器相比 没有明显的跳跃 模糊程度减少 尾部含有较多的高频，对噪声的平滑效 果不如理想低通滤波器。
取3X3窗口
212 200 198
212 200 198
206 202 201
206 205 201
208 205 207
208 205 207
从小到大排列，取中间值
198 200 201 202 205 206 207 208 212
中值滤波的一些特性
(1) 对大的边缘高度，中值滤波较邻域均值好 得多，而对于较小边缘高度，两种滤波只有很 少差别。
1. 改善图像的视觉效果。 2. 突出图像的特征，便于计算机处理。
图像增强的技术方法
主要有空域处理法和频域处理法
（1）空域处理法：直接在图像所在的二 维空间进行处理，即直接对每一像元的灰 度值进行处理。 （2）频域处理法：将图像从空间域变换 到频率域对图像进行处理。
图像增强
直接灰度变换
灰度变换 直方图修正法
二、方法：
常用的有图像平滑和图像锐化
空间域滤波增强技术
图像平滑
邻域平均法 中值滤波
图像锐化
梯度法 拉普拉斯算子
➢ 图像平滑滤波技术
一、背景
图像在传输过程中，由于传输信道、采样系 统质量较差，或受各种干扰的影响，而造成图 像毛糙，此时，就需对图像进行平滑处理。
二、图像噪声的来源及特点
A.通道噪声：产生于图像信息的传递中，其 值与图像信号的强弱无关。现象：“雪花”
空间域
图像的代数运算
空域滤波
图像平滑 图像锐化
频率域
高通滤波 低通滤波 带通、带阻滤波
空间域滤波增强技术一、Fra bibliotek义：空间域滤波是基于邻域处理的增强方法，它 应用某一模板对每个像元与其周围邻域的所有像 元进行某种数学运算得到该像元的新的灰度值， 新的灰度值的大小不仅与该像元的灰度值有关， 而且还与其邻域内的像元的灰度值有关。
❖指数低通滤波器(ELPF)的特点
有更加平滑的过渡带，平滑后的图像没有 跳跃现象 与BLPF相比，衰减更快，经过ELPF滤波的 图像比BLPF处理的图像更模糊一些
四种低通滤波器的比较
高通滤波器
图像轮廓是灰度陡然变化的部分，包 含着丰富的空间高频成分。
把高频分量相对突出，显然可使轮廓 清晰。
中值滤波法
前面使用的邻域平均法属于低通滤波的处理方法。它 在抑制噪声的同时使图像变得模糊，即图像的细节(例如 边缘信息)被削弱，如果既要抑制噪声又要保持细节可以 使用中值滤波。
工作步骤
•将窗口在图中移动； •读取窗口内各对应像素的灰度值； S
f(x,y) M
•将这些灰度值从小到大排成1列； N
•找出这些值里排在中间的1个； •将这个中间值赋给对应窗口中心位 置的像素。
图像增强方法分类
➢ 图像增强的定义 ➢ 图像增强的目的 ➢ 图像增强的技术方法
图像增强的定义
按我们的需要突出一幅图像中的某些 “有用”信息，同时削弱另外一些“无 用”信息的图像处理方法。
图像增强（突出边界）
图像增强的目的
通过对图像的处理，使图像比处理前 更适合一个特定的应用。也就是为了某种应 用目的去改善图像的质量。
设图像像素的灰度值为f(x,y)，取以其为中心的
MN大小的窗口，用窗口内各像素灰度值代替
f(x,y)的值，即：
f (x, y)
1 M N
f (u, v)
( u ,v )S
噪声是随机不相关的，如果窗口内各点的噪声是独立 等分布的，经过这种方法平滑后，信噪比可提高 MN 倍。
在此算法中，M,N的值不宜过大，因为M,N值的大小对 速度有直接影响，且M,N值越大变换后的图像越模糊, 特别是在边缘和细节处。
法的基本思想是用几个像素灰度的平均来代替一 个像素原来的灰度值，实现图像的平滑
有一幅图像： 在图像中为了获取f(x,y)的 新值则开一个MN的窗口S
S f(x,y) M
窗口S就称为f(x,y)的邻域
N
我们可以根据窗口内各 点的灰度确定f(x,y)的 新值。
邻域平均法常见的方法有：
(1)简单平均法：
平滑可以抑制高频成分， 但也使图像变得模糊。
(2)邻域加权平均方法
邻域加权平均法也属于空域滤波增强算法，它是利用模 板卷积的方法实现对原图的滤波，可表示为：
g(x, y) W • f (u, v)
W称为模板
W f(x,y) M
N
邻域加权平均法举例：
W f(x,y) M
N
•将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某像素点重合； •将模板上系数与模板下对应像素的灰度值相乘； •将所有乘积相加，并除以系数总和； •用所得结果代替原中心点的值；