离散灰度级增强：空域图像处理关键方法

本资源聚焦于离散灰度级情况下的空域图像增强技术，这是一种针对图像像素直接进行处理的方法，旨在改善图像质量以适应特定应用场景。在图像增强的分类中，空域增强与频域增强并列，前者涉及对每个像素及其邻域内的运算，如直方图均衡和阈值处理。 第3章详细介绍了空域增强的基础，其中关键概念包括算子T在不同邻域的作用，如1×1的点处理（灰度级变换函数）和更大区域的掩码处理或滤波。灰度级变换是空域增强的核心，包括负变换、对数变换、幂律变换和分段线性变换。负变换通过将图像灰度级减去一个常数来调整图像对比度；对数变换扩展了低灰度级范围，压缩高灰度级，适用于像素值变化大的图像；幂律变换，特别是伽马校正，是一种广泛应用在图像显示设备上的非线性变换，可通过改变参数c来实现不同的效果；分段线性变换则提供了高度定制的图像增强能力，但需要更多用户输入。 举例来说，负变换通过S=L-1-r将灰度值从原始范围[0,L-1]调整；对数变换改变了灰度级的分布，使得图像的动态范围有所变化；而幂律变换如伽马校正，通过设置不同的伽马值（如γ=2.5或γ=0.4），优化图像的对比度。分段线性变换通过a)定义多段线性关系，b)放大低对比度图像（如花粉SEM图像）以突出细节，c)经对照度拉伸后的图像展示效果，以及d)灰度切割技术，用于强调特定灰度范围，从而实现图像的增强和优化。 离散灰度级情况下的空域图像增强技术通过灵活的数学表达和各种灰度级变换，旨在增强图像的视觉效果和信息可读性，使之更符合目标应用的需求。在实际操作中，选择合适的变换方法和参数至关重要，以确保图像质量的提升和信息的准确传递。