Image Enhancement

频率域图像增强 傅里叶变换表示的函数特征可以完全通过傅里叶反变换进行重建而不丢失任何信息。吉布斯现象（又叫吉布斯效应）：将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲）进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。当选取的项数越多，在所合成的波形中出现的峰值越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时，该峰值趋于一个常数，大约等于总跳变值的9%。这种现象称为吉布斯现象。

本视频介绍了基于MATLAB的同态滤波技术，专注于低照度图像的增强，以便于进行烟草异物的剔除。\\1. 代码压缩包内容包含主函数：main.m，调用函数：其他m文件；无需运行结果效果图。\2. 代码运行版本为Matlab 2019b；若运行有误，根据提示进行修改；如有疑问，欢迎私信博主。\3. 运行操作步骤：\步骤一：将所有文件放入Matlab的当前文件夹中；\步骤二：双击打开main.m文件；\步骤三：点击运行，待程序执行完毕即可获得结果。\4. 仿真咨询服务包括：\4.1 完整代码提供；\4.2 期刊或参考文献复现；\4.3 Matlab程序定制；\4.4 科研合作。

Image enhancement can effectively enhance the overall or local features of an image. Histogram specification and equalization are effective techniques for image enhancement. Raw woven fabric defect images, after processing with histogram equalization or specification, can better reveal the defective parts. Using the MATLAB Image Toolbox functions, this paper discusses how histogram processing techniques enhance fabric defect images and compares the results of different specification functions used for histogram processing.

偏亮图像与直方图的结合在图像增强中起着重要作用。通过调整图像的亮度和对比度，可以显著提高视觉效果。直方图是分析和处理图像的重要工具，它能够展示图像像素值的分布情况，帮助我们识别图像的亮度特征。利用MATLAB进行仿真，可以实现对偏亮图像的有效增强，通过调整直方图的形状来改善图像的视觉质量。

在灰度变换法中，通过照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比度，即整个图像偏亮或偏暗。为此，需要对图像中的每一像素的灰度级进行灰度变换，扩大图像灰度范围，以改善图像质量。这个灰度调整过程可以用 imadjust() 函数实现。

梯形低通滤波器（TLPF） 在频域低通滤波法中，TLPF的性能与其他类型的低通滤波器（如ILPF、ELPF和BLPF）相比，表现出不同的特征。具体分析如下： | 滤波器类型 | 振铃程度 | 图像模糊程度 | 噪声平滑效果 ||-------------|----------|--------------|----------------|| ILPF | 严重 | 较轻 | 无 || TLPF | 轻 | 较轻 | 很轻 || ELPF | 一般 | 一般 | 一般 || BLPF | 一般 | 一般 | 一般 | 参数说明 H(u,v): 滤波器函数 D0: 截止频率 D1: 频域变量 D(u,v): 距离函数

数据库优化（四）c) 综合调节数据库系统参数，使数据库性能达到最优。d) 如果条件许可，数据库数据表文件或数据文件与数据库日志分在两个不同硬盘中，以避免磁盘I/O瓶颈。e) 必要可以采用数据库复制功能，均衡负载，提高系统性能和稳定性。数据库性能优化是全方位，综合对系统进行优化，关键是数据库设计和用户写SQL的质量。用户必须综合考察系统，找到瓶颈所在。如果以上各方面都做好，数据库仍然不能达到应用需要就要从硬件方面做考虑了。

动态范围正常的图像及直方图是图像处理中的重要概念。通过增强图像的动态范围，可以有效提升图像的视觉质量。利用直方图均衡化等技术，可以优化图像的对比度，进而提高细节的可见性。以下是MATLAB仿真实例的简要介绍，展示如何实现这些图像增强技术。

选择一幅灰度图像，再选一张彩色图像，经过仿真可以将彩色图像的色彩传递到灰度图像上，达到灰度图像的彩色化处理！！！

In Binary Image processing, pixels are represented as either 0 or 1, where 0 represents black and 1 represents white. This type of image is often used in image segmentation, object recognition, and thresholding tasks in MATLAB. The conversion of a grayscale image to binary involves setting a specific threshold value, above which pixel values are set to 1, and below which they are set to 0.