图像增强：直方图规定化与灰度变换

"直方图规定化是图像增强的一种技术，旨在通过调整图像的直方图，使其匹配预设的直方图形状或与另一幅图像的直方图相匹配。这种方法主要用于在特定应用中提升图像的视觉效果和可懂度，例如改善图像的动态范围，增强边缘信息，或者对抗光照变化的影响。图像增强不考虑图像退化的原因，并且处理后图像的质量主要依赖于主观视觉评估。虽然不能增加原始图像的信息，但可以提高某些信息的辨别能力。图像增强包括点处理、空域方法（如空域滤波和图像平滑）、频域方法（如高通滤波和低通滤波）以及直方图修正等技术。直方图规定化是一种全局处理方式，通过对每个像素的灰度值进行映射变换来实现。" 直方图规定化是图像处理中的一个重要概念，它的核心在于通过改变图像的灰度分布，以达到改善图像视觉效果的目的。在实际应用中，比如医学影像分析、遥感图像处理等领域，直方图规定化可以有效地突出关键信息，使得图像更容易被理解和分析。 图像增强的目的是为了提高图像的可读性和视觉吸引力，它不涉及对图像退化原因的分析，而是直接对图像进行加工。增强方法通常分为两类：空域方法和频域方法。空域方法直接操作图像的像素，例如使用点运算、直方图均衡化或直方图规定化等，通过灰度映射来改变像素的灰度值。空域滤波，如平滑滤波，用于消除噪声或模糊图像；而锐化滤波则可以增强图像的边缘和细节。 频域方法则是通过对图像的傅里叶变换进行操作，如高通滤波能突出图像的高频成分，使边缘更加清晰，而低通滤波则可以平滑图像，减少高频噪声。同态滤波则是结合了空域和频域特性的增强技术，尤其适用于处理反差较低的图像。 直方图修正方法是图像增强中的一大类，直方图规定化就是其中的一种。它可以根据需求将图像的直方图变换为预设的形状，例如线性或非线性的灰度级分布，以达到压缩动态范围、增强对比度的效果。在进行直方图规定化时，通常会设计一个映射函数，该函数将原始图像的灰度级映射到新的灰度级，使得新图像的直方图符合预定的分布。 除了直方图规定化，还有其他图像增强技术，如伪彩色增强、彩色增强和真彩色增强，这些方法针对不同类型的图像（灰度图像、彩色图像）和应用场景提供增强效果。图像增强是一个涵盖多种技术和方法的领域，其目标是提升图像的实用性和视觉品质，以满足特定应用的需求。