MATLAB图像增强技术比较：传统与小波分析法

本篇论文深入探讨了"基于MATLAB的图像增强技术分析与比较"这一主题，作者刘智来自华中师范大学教育信息技术工程研究中心，他关注的是在数字图像处理领域中如何通过MATLAB这一强大的工具来优化图像增强过程。图像增强是提高图像质量的关键步骤，旨在改善视觉效果，使其更适合计算机分析。传统的图像增强方法，如空间域和频域增强，虽然广泛应用，但可能存在负效应，如导致图像失真。 空间域增强直接对每个像素的灰度值进行操作，如直方图均衡化、对比度增强等，然而这类方法可能过于依赖于局部像素信息，处理后的图像可能会丢失细节或者引入噪声。频域增强则是通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，通过滤波等操作来改变图像的频率特性，然后再逆变换回空间域。这种方法的优点在于能更好地保留图像结构，但可能会引入频域混叠问题。 论文重点转向了小波分析在图像增强中的应用，小波分析因其多分辨分析能力和局部化的特性，被视作一种更精确、有效的增强手段。它能够同时考虑图像的全局和局部特征，对噪声有较好的抑制效果，同时保持图像边缘的清晰。通过MATLAB实现的小波分析方法与传统方法进行了对比，展示了其在提升图像质量和减少负效应方面的优势。 论文还指出，尽管图像增强技术已经在军事、地质、医疗等多个领域展现出了广泛的应用，但仍需不断探索和完善，以适应不同的需求。总体而言，这篇论文提供了对图像增强技术的全面理解，特别是基于MATLAB的小波分析方法，对于图像处理专业人士和MATLAB用户来说，具有很高的参考价值。