图像增强技术对比：空间与变换域方法详析

图像增强技术在信息技术领域扮演着至关重要的角色，尤其是在图像识别和处理中。本文《图像增强技术的比较分析》发表于2019年的国际工程科学管理与技术会议，由Musheer Vaqura、Piyush Handab和Suresh Rawat三位作者共同撰写。他们来自印度北方邦乌特拉坎德大学计算机科学与工程系，其中Vaqura是助理教授，Handab和Rawat则是研究学者。 文章的核心关注点在于对图像增强技术的深入探讨，特别是图像融合这一关键技术。图像融合是通过整合多个来源的图像，形成一个单一的融合图像，进而提高整体图像的质量。在这个过程中，作者采用了空间域和变换域两种不同的技术进行分析。空间域方法利用直方图技术来操作图像像素的亮度、对比度和色彩信息，而变换域技术则运用小波变换（DWT），它能够在不同尺度和频率上对图像进行分解和重构，从而实现增强效果。 在空间域分析中，作者可能考察了诸如直方图均衡化、自适应直方图调整等技术，这些技术能够有效地增强图像的对比度和清晰度，使得细节更加突出。另一方面，变换域技术可能涉及离散小波变换（DWT）的不同模式，如Haar、Daubechies、Coiflet或Symlet，每个模式都提供了对图像结构的不同视角，通过调整系数来增强图像的特征。 文章还涵盖了多种增强技术的比较，包括但不限于锐化、去噪、色彩校正和对比度增强等。每种技术都有其适用的场景和局限性，性能评估是衡量技术有效性的重要指标，这可能包括信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等量化参数。 通过对这些技术的详细比较和分析，本文旨在提供一个全面的理解框架，帮助研究人员在实际应用中选择最合适的图像增强方法，同时激发他们进一步探索新的增强策略和技术。该研究对于提高图像处理系统的性能和用户体验具有重要的理论价值和实践指导意义。