空间域图像增强：减法与加法实例

本资源主要讲解了空间域图像增强在图像处理中的应用，包括减法和加法操作实例。首先，从第3讲空间域图像增强开始，它涉及以下几个关键知识点： 1. **背景知识**：图像增强的目标是改善图像质量和视觉效果，以便于计算机处理。增强的效果很大程度上取决于个人喜好，没有统一的标准。图像增强可以通过空间域、频域处理或两者结合实现。 2. **空间域处理**： - **全局运算**：如减法例子中，通过`imsubtract`函数对'rice.tif'图像进行背景减去操作，显示原始图像和处理后的结果，有助于突出前景物体。 - **局部运算**：如中值滤波，通过对图像像素邻域内的像素值进行统计分析，去除噪声或平滑图像。 - **点运算**：如阈值操作，逐点对比图像像素强度与阈值，进行二值化处理。 3. **直方图处理**：这是增强过程中的一个重要步骤，通过调整图像的灰度分布，改变图像的整体亮度和对比度，以改善视觉效果。 4. **算术和逻辑图像增强**：通过基本的算术运算（如加法和减法）以及逻辑运算来增强图像特征，如将不同图像相加或相减以突出不同图像之间的差异。 5. **空间滤波器**：利用特定的滤波器结构，如上述的'disk'结构（15像素直径的圆盘型滤波器），进行空间域上的滤波，以达到平滑、降噪或边缘检测等目的。 6. **灰度级校正**：确保图像采集时的灰度一致性，提高图像的整体均匀性，这对图像质量至关重要。 此外，还提到了一些具体的技术和方法，如噪声消除、图像平滑（中值滤波）、梯度倒数加权、选择式掩模平滑、梯度法、L算子（用于图像锐化）、掩模匹配法、统计差值法、假彩色处理和彩色增强等，这些都是空间域图像增强中常用的技术手段。 在频域处理方面，包括低通滤波和同态图像增强，它们通常用于频率响应的调整，保持图像的细节特征。 这个资源深入介绍了空间域图像增强的方法和技术，提供了实际操作的例子，帮助读者理解并掌握如何在图像处理中应用这些技术来提升图像质量和特征识别能力。