"图像增强技术,包括空域和频域变换增强,是图像处理领域的重要概念,旨在通过特定处理突出图像中的关键信息,同时减弱不必要部分,以提高图像的可懂度。图像增强并不增加原始图像信息,而是优化视觉效果,适应具体应用需求。常见的增强方法包括灰度变换、均衡化、直方图修正、空间域滤波(如平滑和锐化)、频域滤波(如低通和高通滤波)、同态滤波、局部增强、伪彩色和彩色增强等。处理策略可以是全局或局部,针对灰度图像或彩色图像进行。其中,灰度变换和空域滤波是直接对像素进行操作,而频域滤波则是通过对图像的频谱进行处理来实现增强。图像增强的挑战在于结果的质量评价依赖于主观视觉,且处理可能会导致信息的丢失。动态范围压缩、边缘锐化和颜色恒常性处理是增强的一些主要目标。"
在图像增强中,反变换关系(4-10)和概率密度函数(4-11)的概念揭示了如何根据随机变量之间的函数关系来转换它们的概率分布。如果已知随机变量r的概率密度pr(r),通过函数T转换为随机变量s,那么s的概率密度ps(s)可以通过反变换公式求解。这个理论在图像处理中,尤其是直方图修正技术中非常关键,因为直方图修正通常涉及灰度级的非线性变换,以调整图像的亮度分布,使其更适合人眼观察。
空域变换增强技术主要包括点运算直方图修正,如灰度变换和均衡化,这些方法通过对每个像素值直接进行数学运算来改变图像的整体亮度和对比度。例如,灰度变换通过映射函数将原图像的灰度级映射到新的范围,以压缩或扩展动态范围。均衡化则通过调整像素分布,使图像的灰度级更加均匀,增强图像的对比度。
另一方面,空域滤波如平滑和锐化,是通过滤波器(模板)对邻近像素进行加权平均或差分运算。平滑滤波可以减小图像噪声,但可能导致细节丢失;锐化滤波则能增强边缘,提高图像细节的可见性。
频域变换增强利用傅里叶变换原理,在频域内处理图像。低通滤波器可以消除高频噪声,保留低频的图像结构信息,使图像变得平滑;高通滤波器则反之,它强调图像的高频成分,有助于边缘检测。同态滤波则结合了低通和高通滤波的优点,适用于处理具有亮度和对比度变化的图像。
局部增强和伪彩色增强分别关注图像的局部区域和颜色表现。局部增强可以针对性地调整图像的特定区域,如局部对比度增强;伪彩色和彩色增强则是将灰度图像转换为彩色图像,或者优化已有彩色图像的色彩分布,以增强视觉效果。
图像增强技术是图像处理的核心部分,它通过各种手段改善图像质量,适应不同的应用需求,尽管这些处理可能会伴随着信息的损失,但它们在医学成像、遥感、监控等多个领域有着广泛的应用。