频率域图像增强算法：性能度量与应用

本文档《Transform-Based Image Enhancement Algorithms with Performance Measure》发表于2001年IEEE Transactions on Image Processing第十卷第三期，由Sos S. Agaiyan、Karen Panetta和Artyom M. Grigoryan三位作者共同完成。文章的核心内容聚焦于一种基于频域的图像增强算法的研究与应用，这些算法包括幅度减小、对数幅度减小、迭代幅度和对数幅度区域幅度技术。 作者们提出了一类新颖的信号/图像增强方法，它们主要利用顺序排列的正交变换，如著名的傅立叶变换、Hartley变换、余弦变换和Haarad矩阵变换，以及新的增强参数操作。这些变换允许通过调整参数来处理各种图像特征，提供了丰富的图像增强选项。值得一提的是，文章中介绍了一种名为EME（Enhancement Measure Evaluation）的量化方法，用于评估信号或图像的增强效果。这种方法对于优化每种增强技术的参数选择以及确定最适合的变换至关重要。 论文详细描述了如何利用这些算法进行目标检测和图像可视化，并通过大量的实验结果展示了其在实际应用中的优越性能和灵活性。通过对比分析不同参数设置下的效果，研究者旨在提供一个实用的工具，帮助图像处理领域的研究人员和工程师选择最有效的图像增强策略，从而提升图像质量、突出关键信息或改善视觉呈现。 这篇论文不仅深入探讨了基于变换的图像增强算法的设计原理，还强调了性能度量在优化和选择最佳算法方面的关键作用，对图像处理领域具有很高的理论价值和实践指导意义。