多种图像增强方法

资 源 简 介

多种图像增强方法

详 情 说 明

图像增强是数字图像处理中常用的技术手段，能够有效改善图像质量或突出特定特征。常见的几种方法各有特点：

DCT变换增强 基于离散余弦变换（DCT）的方法通过频域处理增强图像。DCT将图像分解为不同频率分量，允许对特定频段进行增强或抑制。例如增强高频分量可提升细节表现，适用于需要突出纹理的场景。

灰度变换 通过调整像素的灰度值范围实现对比度优化。线性变换如伽马校正能整体提亮或压暗图像，而非线性变换（如对数变换）更适合处理动态范围较大的图像。这类方法计算量小，适合实时处理。

直方图均衡化 通过重新分布像素灰度值，使直方图均匀展开。这种方法能显著改善低对比度图像，尤其对背景与前景亮度接近的情况有效。变体方法如限制对比度的自适应直方图均衡（CLAHE）可避免局部过增强。

图像锐化 利用高通滤波器（如拉普拉斯算子或非锐化掩模）突出边缘信息。锐化操作会增强高频噪声，通常需要配合平滑处理。适用于医学影像或遥感图像中需要清晰轮廓的场景。

这些方法可单独使用，也可组合应用。实际选择时需权衡计算效率、增强目标和噪声容忍度。例如直方图均衡化可能不适合已存在高对比度的图像，而频域方法更适合处理周期性噪声。