空间域和频率域图像增强的基本原理和方法。

空间域和频率域图像增强是数字图像处理中常用的两种方法，它们都旨在改善图像的质量，使其更适合人类视觉观察或计算机处理。

空间域图像增强是直接在像素级别上操作图像，通过对每个像素周围的像素进行处理来改善图像质量。常见的空间域增强方法包括灰度级变换、直方图均衡化、滤波和锐化等。其中，灰度级变换和直方图均衡化是用于调整图像对比度的方法，滤波和锐化则是用于去噪和增强细节的方法。

频率域图像增强是将图像从空间域转换到频率域，通过对频率分量进行处理来改善图像质量，然后再将图像转换回空间域。常见的频率域增强方法包括傅里叶变换、频率滤波和小波变换等。其中，傅里叶变换将图像转换到频率域，频率滤波可以去除频率域中的噪声或增强图像的特定频率分量，小波变换则是将图像分解成多个尺度和方向的频率分量，以便更好地处理不同尺度和方向的细节。

需要注意的是，空间域和频率域图像增强各有其优缺点，选择哪种方法要根据具体应用场景和需要来决定。