影象處理(四)-影象增強
阿新 • • 發佈：2020-10-11
前言
影象增強的目的是消除噪聲，顯現那些被模糊了的細節或簡單地突出一幅影象中讀者感興趣的特徵
影象增強技術基本上可分為兩大類：一類是空間域增強，另一類是頻率域增強
空間域影象增強技術主要包括直方圖修正、灰度變換增強、影象平滑以及影象銳化
灰度變換
灰度變換可分為：線性灰度變換、分段線性灰度變換 、非線性灰度變換
線性灰度變換
分段線性灰度變換
非線性變換
對數變換
指數變換
影象平滑
1、鄰域平均法
模板如下圖
缺點：域平均值主要缺點是在降低噪聲的同時使影象變得模糊，特別在邊緣和細節處，而且鄰域越大，在去噪能力增強的同時模糊程度越嚴重。
2、高斯平滑
高斯平滑與簡單平滑不同，它在對鄰域內畫素進行平均時，給予不同位置的畫素不同的權值
3、中值濾波
中值濾波是跟均值濾波唯一不同是，不是用均值來替換中心每個畫素，而是將周圍畫素和中心畫素排序以後，取中值
4、最大值濾波、最小值濾波
與中值濾波類似，首先要排序周圍畫素和中心畫素值，然後將中心畫素值與最小和最大畫素值比較，如果比最小值小，則替換中心畫素為最小值，如果中心畫素比最大值大，則替換中心畫素為最大值
影象銳化
Laplace
彩色圖象增強
偽彩色(pseudocolor)處理：把黑白圖象處理成偽彩色圖象
灰度變換法：
