图像增强PPT教案.pptx

图像增强是数字图像处理中的一个重要领域，其目的是改善图像的质量，增强特定特征或者提高视觉效果。根据处理方式的不同，图像增强可以分为基于图像域的方法和基于变换域的方法。前者直接在图像像素空间进行操作，而后者则通过图像的某种变换（如傅立叶变换、小波变换等）在变换域内进行处理。 在空域中，图像增强主要涉及点处理、邻域处理和全图处理。点处理是对每个像素独立进行操作；邻域处理考虑像素的局部环境，可能包括平均滤波、中值滤波等；全图处理则涉及到整个图像，如直方图均衡化就是一种全图处理方式。 其中，4.2章节详细介绍了灰度变换，这是空域处理的一种。灰度线性变换是最基础的图像增强手段，它通过一个线性函数改变图像的灰度值。线性变换通常表示为f(x, y) = dc + (g(x, y) - a)(b - a)，其中f(x, y)和g(x, y)分别代表原图像和增强后的图像的灰度值，a和b是原图像的灰度范围，c和d是增强后图像的灰度范围。这种变换可以用于扩展或压缩图像的动态范围，以增强对比度。 对于全局线性变换，当图像的灰度值集中在某个小范围内时，可以通过线性变换将灰度值扩展到整个可用的灰度范围，从而提高对比度。而分段线性变换适用于处理图像中灰度分布不均匀的情况，通过设定不同的线性区间，可以针对性地增强或抑制不同灰度值区域。 非线性变换，如对比度扩展、图像反转、削波和阈值化，通常用于突出图像的某些特征。对比度扩展通过扩大感兴趣区域的灰度动态范围来提升视觉效果，图像反转则将图像的灰度值翻转，而削波和阈值化则用于去除噪声或分割图像。 例如，削波是设定一个灰度范围，只保留这个范围内的灰度值，其余的值被设定为范围边界值，这有助于强化图像的边缘和细节。阈值化则是将图像分为两部分，灰度值高于或低于特定阈值的像素被归为两类，常用于二值化图像。 非线性变换还包括使用对数函数，它能够将低灰度范围扩展，高灰度范围压缩，适合于处理亮度变化大的图像。直方图修正法是另一种非线性变换技术，通过改变图像的灰度直方图来改善图像的整体对比度。 这些图像增强技术在实际应用中非常广泛，例如医学影像分析、遥感图像处理、视频监控等领域，都是为了提高图像的可读性和分析精度。理解并掌握这些方法对于任何从事图像处理和分析的专业人士来说都是至关重要的。