图像增强：点运算与直方图灰度变换

"本文主要介绍了浙江大学《数字图像处理》第四章中的内容，特别是关于图像增强的点运算，包括邻域平均及其应用，并提到了非等权和等权邻域平均的差异以及它们的缺点。此外，还概述了图像增强的目的和主要方式，如对比度展宽、噪声限幅等，并简要讨论了直方图在灰度变换中的作用。" 在数字图像处理中，图像增强是一种重要的预处理技术，其目的是强化图像的某些特征，如边缘、轮廓和对比度，以便于后续的分析和处理。然而，需要注意的是，图像增强并不会增加原始图像中不存在的信息，而是通过调整图像的灰度值来突出特定特征。 点运算作为图像增强的一种手段，是对图像中的每一个像素进行独立操作，根据预设的灰度变换函数G，将源图像f的每个像素值转换为新的灰度值g。这种操作可以实现多种效果，例如对比度展宽、噪声限幅、动态范围调整和灰度级修正等。常见的灰度变换包括线性变换、非线性变换以及基于直方图的灰度变换。 邻域平均是一种空间运算，用于平滑图像或去除噪声。分为等权邻域平均和非等权邻域平均。等权邻域平均是简单地取像素周围一定区域内的灰度值平均，而所有像素权重相同。这种方法可以有效地模糊图像，但会受到图像中奇异点（如突变的边缘或噪声）的影响。非等权邻域平均则可以给予不同位置的像素不同的权重，以适应不同场景的需求，但设计合适的权重函数是一大挑战。 直方图是描述图像灰度级分布的重要工具，它反映了图像各灰度级别的像素出现频率。通过对图像的直方图进行分析，可以了解图像的整体亮度、对比度和分布情况。基于直方图的灰度变换可以通过设计特定的灰度变换曲线，使图像的灰度分布更接近理想的目标直方图，从而达到改善图像质量的效果。 图像增强还包括空间运算（如中值滤波、锐化）、变换域运算（如傅里叶变换、同态滤波）以及彩色增强等技术。这些方法各有特点，适用于不同的图像处理任务，可以根据实际需求选择合适的方法来优化图像，便于后续的分析和识别。