数字图像处理的7例实施：拉斐尔C.冈萨雷斯（第三章）

资 源 简 介

数字图像处理的7例实施：拉斐尔C.冈萨雷斯（第三章）

详 情 说 明

数字图像处理经典算法实践（基于冈萨雷斯教材第三章）

本文将介绍冈萨雷斯《数字图像处理》第三章中7个核心算法的工程实现思路，这些技术构成了图像增强的基础工具箱：

小物体删除算法 通过设定面积阈值识别并消除二值图像中的噪点或无关小区域，常用于预处理阶段。典型实现会先进行连通域标记，再过滤不符合尺寸要求的对象。

伽马校正（γ变换） 非线性亮度调节方法，通过幂律变换扩展或压缩像素值范围。γ>1时增强暗部细节，γ<1时恢复过曝区域的层次感，显示器校准常用此技术。

高提升滤波 结合原始图像与拉普拉斯滤波结果的加权融合，突出边缘细节的同时保留背景信息。核心在于合理设置掩模系数k，当k=1时退化为标准锐化。

直方图均衡化 将原始图像的累积分布函数作为映射函数，使输出图像直方图近似均匀分布。对低对比度图像效果显著，但可能导致局部过增强。

拉普拉斯增强 基于二阶微分算子强化边缘，零交叉点对应突变区域。实际应用中需注意处理负值问题，通常会进行后续的灰度拉伸或偏移。

傅里叶对数变换 在频域中对幅度谱取对数，增强弱信号的可视化效果。这种非线性变换能压缩高动态范围数据，便于观察傅里叶频谱的能量分布特征。

均值滤波 经典的空间域平滑方法，用局部邻域均值替代中心像素值。虽然能有效抑制高斯噪声，但会导致边缘模糊，通常被改进为加权平均或自适应滤波。

这些算法构成了图像增强的基础框架，后续章节中的高级方法（如小波变换、同态滤波）往往以此为构建模块。实际应用时需要根据噪声类型、边缘保持需求等要素选择合适的组合策略。