水平与竖直方向边缘增强技术探索-第5至8讲-图像空域增强

原始图像经过加噪处理后，通过medfilt2函数进行中值滤波平滑处理，有效增强了图像的空域特性。

六个像素 0.2

Matlab图像增强技术探索。涵盖了图像增强的范围压缩、倾斜切片、低通和高通滤波器、阈值数字负处理。

fspecial函数 ＊格式：h=fspecial(type, para) ＊说明：产生预定义的滤波算子，type 指定算子类型，para 指定相应的参数。type=‘average’，表示为均值滤波器，para 默认值为[3 3]。

图像增强技术中的边缘突出方法在Matlab仿真中有着广泛的应用。

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。

在多媒体技术的实验中，直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过调整图像的灰度分布来提升视觉效果。在Matlab环境下，研究人员可以利用该技术改善图像对比度和细节，从而更好地满足各种应用的需求。

对图像进行优化增强和亮化处理，同时实施图像二值化操作，以获得清晰的单黄线提取结果。

在图像处理中，重新命名技术对图像的灰度级进行归并，从而提升空域增强效果。通过计算不同灰度级的像素数，并按比例分配，实现了更精细的灰度处理。具体而言，对于每个灰度级rk，计算其像素数Pr(rk)，并计算累积概率Sk。通过这一过程，图像的视觉效果得到了显著增强。