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閱讀：493發(fā)布時(shí)間：2013-10-18
圖像增強(qiáng)方法很多，且隨著技術(shù)發(fā)展也不斷有新的方法出現(xiàn)，但其歸根結(jié)底無(wú)非利用了圖像像素間冗余信息和人眼的視覺(jué)特點(diǎn)，從大的方面看可以分為空間域方法和頻域方法。空間域是單幀圖像自身，通常以直接處理像素為基礎(chǔ)。而頻域則是修改圖像的在頻域里的變換為基礎(chǔ)。常用的有傅里葉變換、小波變換等。今天我們只講解：空間域圖像增強(qiáng)方法
所謂空間域增強(qiáng)是指增強(qiáng)構(gòu)成視頻圖像的像素，直接對(duì)這些像素操作的過(guò)程。主要有一下方法：
基本灰度變換：將圖像像素值由一個(gè)范圍映射到另一個(gè)范圍，包括線性變換，對(duì)數(shù)變換和冪次變換。通過(guò)灰度變換，可以提高不同像素點(diǎn)間灰度差，提高對(duì)比度，更有利于人眼認(rèn)清細(xì)節(jié)。同時(shí)該方法也是其他一些方法的基礎(chǔ)。
直方圖處理：將原圖像通過(guò)某種變換，得到一幅灰度直方圖為均勻分布或者規(guī)定分布的新圖像的方法，是圖像增強(qiáng)算法中zui常用、zui重要的算法之一。它以概率理論做基礎(chǔ)，運(yùn)用灰度點(diǎn)運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)直方圖的變換，從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。通過(guò)直方圖均勻化可以有效改進(jìn)圖像的動(dòng)態(tài)范圍，提高對(duì)比度，更有利于人眼對(duì)細(xì)節(jié)的辨認(rèn)。
平滑空間濾波：平滑空間濾波主要是進(jìn)行過(guò)濾圖像噪點(diǎn)，平滑圖像。平滑濾波方法很多，比如線性平滑濾波，包括均值濾波等：非線性平滑濾波，如中值濾波。線性濾波有很好的平滑效果，可以過(guò)濾噪點(diǎn)，但也會(huì)導(dǎo)致邊緣細(xì)節(jié)的模糊。非線性濾波是對(duì)線性濾波的一個(gè)改進(jìn)，會(huì)對(duì)根據(jù)像素點(diǎn)的狀態(tài)采取不同的策略，可消除一些孤立的噪點(diǎn)，對(duì)圖像細(xì)節(jié)影響不大，但會(huì)對(duì)圖像的邊緣帶來(lái)一定的失真。為了克服以上兩種算法的缺點(diǎn)，人們又提出很多改進(jìn)方案，引入自適應(yīng)的平滑算法，通過(guò)各種方法兼顧噪點(diǎn)的濾除和圖像細(xì)節(jié)的保持。
銳化空間濾波：同平滑空間濾波相反，銳化空間濾波是為了突出圖像中的細(xì)節(jié)或者增強(qiáng)被模糊了細(xì)節(jié)。銳化空間濾波主要通過(guò)一階和二階的銳化濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)，如梯度法、拉普拉斯算只濾波等。銳化空間濾波會(huì)提升圖像細(xì)節(jié)，但也會(huì)使噪聲點(diǎn)得到放大。
綜合方法：為了達(dá)到圖像細(xì)節(jié)和噪點(diǎn)過(guò)濾及對(duì)比度等，人們發(fā)展了很多綜合性方法，如Retinex算法，以人類視覺(jué)原理和色感一致性為基礎(chǔ)，可以在動(dòng)態(tài)范圍壓縮、邊緣增強(qiáng)和顏色恒常三方面達(dá)到平衡，因此可以對(duì)各種不同類型的圖像進(jìn)行自適應(yīng)性地增強(qiáng)。文章來(lái)源：http://www.chtonb.com 僅供參考！
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