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如使用遗传算法和细菌觅食等算法进行优化处理以达到图像增强的目的。空间域图像增强方法的一般定义如公式(1)。其中,f(x,y) 为输
入的待增强的图像,g(x,y) 为处理后的增强图像,T为空间域变换函数,表示对原图像在像素空间所进行的各种变换操作。当T操作定义在
单个像素点 (x,y) 上时,称该操作为点操作;而空间滤波指T操作作用于像素点 (x,y) 的邻域上时的相应处理。
该方法较为简单,仅对图像空间像素值进行统一的调整,则未考虑像素点在空间中的分布特性。
该法较复杂,主要针对图像局部对比度、边缘等特殊区域信息进行增强。
它是图像增强处理中对比度变换调整中最典型的方法。该方法是空域增强中最常用、最简单有效的方法之一,其采用灰度统计特征,将原
始图像中的灰度直方图从较为集中的某个灰度区间转变为均匀分布于整个灰度区域范围的变换方法。通常又划分为:
该方法的主要优点是算法简单、速度快,可自动增强图像;全局直方图均衡方法的缺点是对噪声敏感、细节信息易失,在某些结果区
该方法的主要优点是局部自适应,可最大限度的增强图像细节;其缺点是增强图像质量操控困难,并会随之引入噪声。
基于频域的图像增强算法基础为卷积理论,该方法把图像视为波,然后利用信号处理手段来处理图像。其通用的数学表示如下公式(2)所
由上式逆变换后,产生增强后的图像 g(x,y),其表达如下公式(3)所示:
其中,g(x,y) 为增强后的图像,F(x,y) 为原图像的傅立叶变换,H(x,y) 为滤波变换函数,通过大量的实验研究,发现增强处理后的图像具
有比原图像更加清晰的细节。常用的滤波方法有低通、高通、带阻及同态滤波等。
频域图像增强方法从本质上是一种间接对图像进行变换处理的方法,其最早的变换理论,由傅立叶的《热分析理论》指出的周期函数表达
可由不同频率和不同倍乘系数表达的正/余弦和形式表征。随着图像处理应用不断发展,频率域变换方法近年来在小波变换基础上发展了
具有更高精度和更好稀疏表达特性的方法,更加适合于表达图像的边缘轮廓信息,如 Curvelet 和 Contourlet 变换。这些超小波变换都是
基于变换域的新型的多尺度分析方法,在图像对比度增强、降噪、图像融合与分割等方面得到了广泛地应用。
直方图均衡化是图像灰度变化的一个重要处理,被广泛应用于图像增强领域。它是指通过某种灰度映射将原始图像的像素点均匀地分布在
每一个灰度级上,其结果将产生一幅灰度级分布概率均衡的图像。
直方图均衡化的中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某
个灰度区间转变为全范围均匀分布的灰度区间,通过该处理,增加了像素灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果。直方
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