数字图像处理中，图像增强技术有哪些？它们的应用场景和效果如何？

图像增强是数字图像处理领域中的重要环节，其目的是改善图像的质量，使之更适宜于人的视觉感知或计算机分析。在《数字图像处理（第三版）》中详细介绍了多种图像增强技术，包括但不限于以下几种：

参考资源链接：[冈萨雷斯《数字图像处理第三版》学习资源](https://wenku.csdn.net/doc/64785ebdd12cbe7ec32f7429?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 直方图均衡化：该方法通过扩展图像的动态范围，增加图像对比度，使得图像的细节更加清晰。它通常用于改善背光或前景过亮的场景图片。

2. 空间域方法：包括点运算和邻域运算。点运算如灰度线性变换、对数变换和幂次变换等，可以改变图像的亮度和对比度。邻域运算如图像平滑和锐化，主要用于减少噪声和增强边缘信息。

3. 频域方法：例如低通和高通滤波器，可以分别用于去除噪声或锐化图像边缘。这类方法在频域内操作，可以通过修改图像的频率成分来实现增强效果。

4. 对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）：这种方法是对传统直方图均衡化的改进，可以局部地增强图像对比度，同时避免产生过于突兀的增强效果。

这些技术在实际应用中可以根据具体的图像处理需求和场景选择使用。例如，直方图均衡化常用于医学图像增强，而CLAHE在提升视频监控图像质量方面有显著效果。

读者可以通过《冈萨雷斯《数字图像处理第三版》学习资源》深入了解上述图像增强技术的理论基础和实际应用。这本书不仅提供算法的详细解析，还附有丰富的实例和应用案例，帮助学习者更好地理解并实践图像增强技术。

参考资源链接：[冈萨雷斯《数字图像处理第三版》学习资源](https://wenku.csdn.net/doc/64785ebdd12cbe7ec32f7429?spm=1055.2569.3001.10343)