图像增强改善图像质量，提升其视觉效果或便于机器分析。将探讨图像增强的主要应用、基本理论、分类及常用方法。

图像增强的应用

图像增强技术已广泛应用于各个领域，包括：

  • 医学诊断: 增强 X 光片、CT 影像等医学图像，辅助医生识别病变区域。
  • 航空航天: 处理卫星图像，用于军事侦察、地图测绘等领域。
  • 工业检测: 提高工业电视图像清晰度，例如在煤矿中克服光线不足带来的影响。

图像增强的基本理论

图像增强通过特定算法突出图像中的重要信息，同时抑制无关信息。其目标是使图像更符合人眼视觉特性或机器分析需求。

图像增强是一个权衡的过程，需要在增强目标信息（如边缘）和抑制噪声之间取得平衡。

图像增强的分类及方法

图像增强主要分为空间域方法和频率域方法：

  • 空间域方法: 直接对图像像素进行操作，例如局部求平均值法、中值滤波法等，用于去除噪声。
  • 频率域方法: 基于傅里叶变换对图像进行处理，例如低通滤波用于去噪、高通滤波用于增强边缘。

传统的图像增强算法通常基于整幅图像的统计量，难以兼顾局部细节。近年来，一些新的算法着重于局部自适应处理，以获得更佳的增强效果。