多个图像增强的源代码

资 源 简 介

多个图像增强的源代码

详 情 说 明

图像增强是计算机视觉中常用的预处理技术，能够提升图像质量或突出特定特征。常见的增强方法包括空间域和频率域处理：

小波变换增强：基于多尺度分解，通过调整不同频段系数来增强细节。低频分量控制整体亮度，高频分量强化边缘纹理。

边缘增强：采用Sobel、Laplacian等算子突出轮廓，或通过非锐化掩蔽（Unsharp Masking）增强局部对比度。

直方图均衡化：扩展像素值分布范围以改善对比度，适用于曝光不足的图像。改进方法如限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）可避免噪声放大。

滤波增强：包括高斯滤波去噪、双边滤波保边去噪等。频域滤波（如傅里叶变换）还可分离特定频率成分进行针对性增强。

这些方法常结合使用，例如先通过直方图均衡化调整全局对比度，再用小波变换增强局部细节。实际选择需根据图像特性（如医学影像侧重边缘增强，自然图像侧重色彩平衡）和最终目标（如分类任务需保留关键特征）权衡。