图像增强：对比度提升与直方图均衡化

"本文主要探讨了图像增强中的对比度增强技术，特别是针对连续灰度的直方图非均匀分布情况。图像增强旨在提升图像的视觉效果或使其更适合分析处理，而不是追求图像的真实再现。它通过空间域处理和频域处理等方法，选择性地突出图像中的关键信息，减少无用信息，从而提高图像的使用价值。本文重点介绍了灰度变换法，包括线性变换、分段线性变换和非线性变换（如对数变换和指数变换），以及直方图调整法，如直方图均衡化和直方图匹配，用于改善图像对比度不足的问题。" 在图像处理领域，对比度增强是一种常见的技术，用于改善图像中不同灰度级别的区分度，使得图像的细节更加清晰可见。对于连续灰度的直方图非均匀分布，通常需要采取特定的处理策略。图像增强可以通过空间域处理和频域处理来实现，前者包括全局运算和局部运算，后者则涉及傅里叶变换。 1. **空间域处理**： - **全局运算**：这种处理方式适用于整个图像，例如线性灰度变换，通过改变每个像素的灰度值来扩展或压缩灰度范围，以增强对比度。线性变换是简单且常用的增强手段，例如，将原始灰度范围[a, b]映射到新的范围[c, d]，以扩大图像的动态范围。 - **局部运算**：这种方法考虑了像素邻域的影响，例如图象平滑和图象锐化，它们分别用于去除噪声和强调边缘细节。 - **点运算**：对图像中的每个像素单独进行操作，比如对数变换和指数变换，它们是非线性灰度变换的一种，分别适用于改善低灰度区和高灰度区的对比度。 2. **频域处理**： - 在傅里叶变换域中进行处理，例如同态滤波，它可以分别处理图像的高频和低频成分，从而达到对比度增强的效果。 3. **灰度变换法**： - **线性灰度变换**：适用于曝光不足或过度的情况，通过简单的线性函数扩展灰度范围。 - **分段线性灰度变换**：针对感兴趣的灰度范围进行扩展，同时抑制其他不重要的灰度，这有助于突出图像的关键特征。 - **非线性灰度变换**：包括对数变换和指数变换，它们可以改变低灰度和高灰度区的分布，优化对比度。 4. **直方图调整法**： - **直方图均衡化**：通过改变灰度级的分布，使图像直方图更均匀，从而提升整体对比度。 - **直方图匹配**：目的是使一个图像的直方图与另一个图像的直方图相匹配，常用于图像校正或匹配不同来源的图像。 对比度增强是图像处理中的关键技术，它能有效地改善图像质量，提高图像的可读性和分析性，无论是用于视觉呈现还是后续的计算机视觉任务。对于连续灰度的直方图非均匀分布，通过合适的灰度变换和直方图调整，都能有效地增强图像的对比度，使图像的细节更加鲜明。