基于像素信息的图像增强

资 源 简 介

基于像素信息的图像增强

详 情 说 明

基于像素信息的图像增强是数字图像处理中最基础且直接的技术手段。这类方法不涉及像素之间的空间关系，而是独立处理每个像素点的灰度值来实现图像质量提升。

核心思路是通过数学变换函数修改原始图像的像素值分布。常见方法包括： 对比度拉伸 - 通过线性或非线性函数扩展灰度级动态范围，使暗部更暗、亮部更亮 直方图均衡化 - 将原始图像的累积直方图映射为均匀分布，自动增强低对比度区域 灰度变换 - 采用指数、对数等函数对特定灰度区间进行选择性增强 分段线性变换 - 对图像的不同亮度区域采用差异化增强策略

这类技术的优势在于计算效率高、实现简单，适合实时处理场景。但需要注意过度增强可能导致噪声放大或细节丢失，通常需要配合后续处理步骤。在医学影像、监控视频等需要突出特定灰度范围的场景中有广泛应用。