THZ图像多尺度增强

多尺度增强是一种常用的图像增强方法，用于提高THZ图像的质量和细节。它通过在不同尺度上对图像进行处理来增强图像的特征。以下是一种常见的多尺度增强方法：

1. 尺度空间表示：使用高斯金字塔对原始图像进行多层次的模糊处理，生成一系列不同尺度的图像。这可以通过应用高斯滤波器并逐步降低模糊程度来实现。

2. 对比度增强：在每个尺度上，可以使用直方图均衡化、自适应直方图均衡化或对比度拉伸等方法来增强图像的对比度。

3. 细节增强：利用图像梯度信息来增强图像的细节。可以使用边缘检测算法（如Sobel、Canny等）来提取边缘信息，并将其与原始图像进行叠加来增强细节。

4. 尺度合成：将不同尺度上增强后的图像进行融合，可以通过简单的加权平均、拉普拉斯金字塔或小波变换等方法来实现。

需要注意的是，具体的多尺度增强方法可能会因应用场景和需求而有所不同。以上仅是一种常见的方法，你可以根据具体情况选择适合的方法进行THZ图像多尺度增强。