图像增强：灰度反转与空间/频域处理策略

图像增强是图像处理领域的重要技术，它旨在通过特定的方法突出图像中的关键信息，同时削弱或去除无关细节，以提高图像对特定应用场景的可读性和视觉效果。本章主要探讨的是在图像增强过程中两种主要的变换方式：空间域和频域变换。 1. **空间域图像增强**： - **灰度变换**：包括均衡化和规定化，前者是为了增强图像对比度，使图像中的细节更容易识别，后者则是将图像的灰度值规范化到一定范围内，便于后续处理。 - **点运算直方图修正法**：通过调整图像像素的灰度分布，使之更加符合人眼的视觉习惯，提高图像的可理解性。 - **空间域滤波**：如平滑处理可以减少噪声，锐化则增强边缘清晰度，使得图像结构更易于分辨。 - **局部统计法**：利用像素邻域的统计特性进行增强，保留图像的局部特征。 - **彩色增强**：包括空间域的色彩平衡和饱和度调整，旨在增强图像的色彩表现。 2. **频域图像增强**： - **高通和低通滤波**：分别用于强调高频（细节）和低频（整体结构）信息，对于噪声抑制和边缘检测有显著效果。 - **同态滤波增强**：保持图像的尺度不变性，实现非线性增强，保持边缘的锐利度。 - **局部增强**：针对图像的不同区域采用不同的增强策略，以适应不同场景的需求。 3. **直方图修正**： - 是图像增强的核心技术之一，通过调整图像像素灰度值的分布，改善图像的整体亮度和对比度，提高图像的视觉吸引力。 - 特点在于能够在保持图像原有信息的前提下，增强某些特征，但也会导致其他信息的丢失。 4. **图像增强处理策略**： - 区分为全局处理（如均匀增强）和局部处理（如边缘增强），以便更精细地控制增强效果。 - 对于彩色图像，会区分灰度图像和彩色图像的处理，分别涉及色彩空间的转换和单独的增强操作。 5. **注意**： - 图像增强并不创造新的信息，而是改变图像的呈现方式，可能牺牲部分细节。 - 好坏评价依赖于人类的主观感受，因此量化评估困难。 总结来说，图像增强是通过对图像的灰度值变换、滤波、直方图调整等手段，优化图像的视觉表现，以满足特定应用场景的需求。然而，它也面临着增强效果主观性、信息损失等问题，所以在实际应用中需谨慎选择和权衡。