图像增强：平滑处理与直方图均衡方法

本课件主要探讨的是图像的平滑处理在图像增强中的应用，旨在减少噪声，提高图像质量。图像增强是通过计算机处理技术改善图像细节、突出感兴趣区域并抑制不相关信息的过程，目的是为了增强图像的判读和识别能力。课程内容分为两个部分：空域法和频域法。 1. **空域法**：这是图像平滑处理的主要手段之一。空域法主要包括邻域平均法，通过计算像素点周围邻域内的平均灰度值来降低噪声；低通滤波，通过滤波器对图像进行平滑，保留低频成分，消除高频噪声；多幅图像求平均，结合多张相同场景但略有差异的图像来获得更清晰的结果；以及中值滤波，利用像素点周围像素的中值替代该点的值，以保持边缘的锐利性，同时抑制噪声。 2. **频域法**：在频域处理中，主要使用低通滤波来平滑图像，这种方法通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，通过滤除高频噪声分量，再逆变换回空间域，实现图像的平滑。 4.1 **图像的点运算**：点运算是一种简单的像素级处理，通过对每个像素的灰度值执行特定的运算，如线性变换、窗口变换、灰度拉伸和灰度均衡，以改变图像的显示效果。这种运算仅涉及单个像素，不考虑相邻像素间的交互。 4.2 **直方图修改技术**：直方图修改是图像增强的重要手段，包括灰度级修正和直方图均衡化。直方图表示了图像中各灰度级出现的频率，灰度级修正则是调整灰度级分布，而直方图均衡化则是通过非线性变换，使图像的灰度级分布更加均匀，从而增强对比度，提高图像整体质量。 在直方图均衡化中，首先计算原图像的灰度直方图，然后根据像素个数的比例对灰度级进行调整，确保高频灰度级被适当扩展，低频灰度级被压缩，从而实现图像的均衡化处理。 图像平滑是图像增强的重要步骤，通过空域和频域的方法以及直方图修改，可以有效地去除噪声、提升图像细节，使得图像更适合后续的分析和识别任务。这些技术在数字图像处理领域有着广泛的应用，如在医疗影像、遥感图像以及计算机视觉等多个领域。