空间域图像增强：伽马校正与灰度变换详解

本资源主要探讨了空间域图像增强在图像工程中的应用，特别是针对伽马校正这一关键概念。第3讲详细介绍了图象增强的目的和挑战，它旨在通过改善图像质量和视觉效果来提升计算机处理的效率，但因为主观性和多样性，没有统一的标准来评价增强效果。视觉效果优化和机器感知的提升是常见的目标，例如“特征脸”算法。 在图像处理中，空间域操作分为全局、局部和点运算，如图像相减、中值滤波以及阈值操作等。全局操作影响整个图像，局部操作则关注像素邻域，而点运算则是针对每个像素单独进行处理。此外，还提到了频域处理，如在傅里叶变换或小波变换域上的操作。 灰度级校正是一个重要的步骤，用于纠正图像采集过程中的不均匀性，确保图像的成像质量。这是因为图像像素的亮度可能受到传感器、光源等因素的影响，导致图像显示不一致。校正有助于实现更均匀的灰度分布，使得后续处理更为准确。 除了灰度级校正，该资源还涉及点运算灰度变换、直方图修正、噪声消除和各种滤波技术，如中值滤波、梯度倒数加权和选择式掩模平滑等，这些都是空间域邻域增强的方法。图像锐化则通过高通滤波和L算子实现，掩模匹配法和统计差值法则涉及到更复杂的图像处理策略。 频率域法包括低通滤波，如同态图像增强，这是一种保持图像边缘信息的同时平滑噪声的技术，通过对图像在频率域进行处理来达到增强效果。此外，还有假彩色处理和彩色技术的应用，如伪彩色增强，这些方法将彩色信息与灰度图像结合，创造出新的视觉表现形式。 总结来说，本资源深入剖析了空间域图像增强的多个关键环节，从基本灰度变换到复杂的滤波和校正技术，为理解和应用图像处理提供了丰富的理论基础和实践指导。无论是为了改善人类视觉体验还是优化计算机处理，这些知识对于图像工程师和相关专业人员都具有很高的价值。