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。
Matlab图像增强技术探索
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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。
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