图像增强：灰度变换与空间滤波方法详解

本章节专注于数字图像处理中的关键概念——灰度变换与空间滤波。学习目标包括理解并掌握如何通过这些技术来增强图像质量。首先，我们将回顾和补充以下基本灰度变换方法： 1. 线性变换：这是最简单的灰度变换，通过线性函数将输入图像的灰度值映射到新的灰度级。例如，反转灰度（s=L-1-r）是一种常见的线性操作，它将每个像素的灰度值翻转到其最大值或最小值的相反方向。 2. 对数变换：这种变换可以增加图像的动态范围，使图像中的细节在较暗区域更明显，有助于增强对比度。 3. 伽马变换：用于修正显示器的非线性响应，通过调整图像的灰度级分布来改善视觉效果。 4. 分段线性变换：这是一种多段线性映射，允许根据图像的不同灰度范围进行不同的处理，如分段拉伸，通过分割图像灰度级并分别调整每个部分的动态范围。 5. 对数变换：适用于处理图像中存在较大动态范围的情况，使得暗部细节更加突出。 6. 分段线性变换和分段拉伸灰度级分层：这类变换允许根据图像的特征进行自适应调整，提高图像的对比度和细节。 灰度直方图是描述图像灰度分布的重要工具。它显示了图像中每个灰度级出现的频率，分为未归一化和归一化两种形式。通过直方图，我们可以分析图像的亮度、对比度和色调特性，例如，暗色图像直方图主要集中在低灰度值，明亮图像集中在高灰度值，低对比度图像直方图狭窄且集中在中间，高对比度图像则分布广泛且均匀。 空间滤波涉及在图像的像素之间进行运算，以实现平滑、锐化等效果。这部分内容包括： - 平滑空间滤波器：如均值滤波、高斯滤波等，用于减少噪声，使图像变得平滑。 - 锐化空间滤波器：如Sobel算子、Laplacian算子，通过增强边缘信息来提升图像的清晰度。 作业中可能会要求使用提供的原图（张永亮摄影，奥体公园东门，2013年10月1日），应用灰度变换和直方图处理技术，并可能涉及直方图均衡化、直方图匹配等技术，这些都能用于图像增强和预处理步骤。 本章通过理论和实践相结合的方式，深入讲解了灰度变换与空间滤波在数字图像处理中的应用，旨在提升学生对图像增强和特征提取的理解和能力。