fspecial函数的应用-图像空域增强技术解析

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。

图像处理中，水平与竖直方向边缘增强技术是一项重要研究课题。示例中，首先读取lena.bmp图像并显示原始图像。接着应用Sobel算子进行水平方向边缘增强，得到处理后的图像J1。然后应用Sobel算子进行竖直方向边缘增强，得到处理后的图像J2。这些处理展示了如何通过滤波器增强图像的边缘特征。

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。

六个像素 0.2

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。

深度学习技术已广泛应用于图像处理中，特别是在基于空间域的图像增强任务中。这些技术包括gamma变换、平滑滤波、拉普拉斯锐化以及sobel边缘提取，它们有效地改善了图像的质量和细节。

图像增强与复原是图像处理的基础技术之一，详细介绍了在SEM图像处理中使用Matlab进行图像增强与复原的方法和应用。

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。

空间域图像增强是图像处理中重要的技术之一，其中噪声添加是关键步骤。通过使用imnoise函数，可以添加不同类型的噪声，如高斯白噪声和椒盐噪声。高斯白噪声具有幅度均匀分布的特点，而椒盐噪声则在图像中产生黑点（如胡椒）和白点（如盐粒），这些噪声通常由图像传感器、传输信道等产生。