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什么是图像增强？

图像增强是指突出显示图像的某些信息，以及根据特定需要削弱或删除任何不必要信息的过程。例如，消除噪点，显示模糊细节，以及调整级别以突出显示图像的特征。

图像增强技术可分为两大类：

• 空间域 - 增强图像空间，根据具有特定分辨率的空间坐标将图像划分为均匀像素。空间域方法直接对像素执行操作。

• 频域 - 通过将傅里叶变换应用于空间域而获得的增强。在频域中，像素既可以成组操作也可以间接操作。

图像增强技术

本节讨论在空间域中实现的图像增强技术。该概念是使用预定义的变换函数将每个像素映射到新图像上。

g（x，y）= T（f（x，y））

• g（x，y）是输出图像

• T是操作人员

• f（x，y）是输入图像

图片来源：Slideshare.net

该图示出了图像空间域中的点（x，y）的3×3邻域（或空间滤波器）。将邻域从像素移动到像素（称为空间过滤的过程）可以生成新图像。

基本强度转换函数

最简单的图像增强方法是使用1 x 1邻域大小。在这种情况下，输出像素仅取决于输入像素，并且函数可以简化为：

s = T（r）

不同的转换函数适用于不同的场景。

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线性

线性变换包括恒等变换和负变换。

在特征转换中，输入图像与输出图像相同。

s = r

负变换是：

s = L – 1 – r = 256 – 1 – r = 255 – r

这种变换适用于增强嵌入图像暗区的白色或灰色细节。例如，在数字X线照片中分析身体结构组织。

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对数

一般对数转换方程为：

s = clog(1 + r)

• c是常数

在对数变换中，低强度值被映射到更高强度值。

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反对数变换与对数变换相反。

幂律

幂律变换方程是：

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与对数变换相比，伽玛变换可以通过改变伽马值来生成一系列可能的变换曲线。

以下是使用不同值输出的增强图像。

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直方图均衡

此方法用于提高图像的全局对比度，使其看起来更加明显。

一般直方图均衡公式为：

• CDF是指累积分布函数

• L是最大强度值（通常为256）

• M是图像宽度，N是图像高度

• h（v）是均衡值

直方图均衡之前

图片来源：维基百科

直方图均衡之后

图片来源：维基百科

要了解有关成像基础知识的更多信息，请阅读图像处理101教程系列中的第一篇：

图像处理101教程：什么是图像？

和第二篇文章：

图像处理101教程：颜色模型

和第三篇文章：

图像处理101教程：色彩空间转换