一、基本的灰度變換函式
1.1.影象反轉
適用場景：增強嵌入在一幅影象的暗區域中的白色或灰色細節，特別是當黑色的面積在尺寸上占主導地位的時候。

1.2.對數變換（反對數變換與其相反）
過程：將輸入中範圍較窄的低灰度值對映為輸出中較寬範圍的灰度值。
用處：用來擴充套件影象中暗畫素的值，同時壓縮更高灰度級的值。
特徵：壓縮畫素值變化較大的影象的動態範圍。
舉例：處理傅立葉頻譜，頻譜中的低值往往觀察不到，對數變換之後細節更加豐富。

1.3.冪律變換（又名：伽馬變換）
過程：將窄範圍的暗色輸入值對映為較寬範圍的輸出值。
用處：伽馬校正可以校正冪律響應現象，常用於在計算機螢幕上精確地顯示影象，可進行對比度和可辨細節的加強。

1.4.分段線性變換函式
缺點：技術說明需要使用者輸入。
優點：形式可以是任意複雜的。
1.4.1.對比度拉伸：擴充套件影象的動態範圍。
1.4.2.灰度級分層：可以產生二值影象，研究造影劑的流動。
1.4.3.位元平面分層：原影象中任意一個畫素的值，都可以類似的由這些位元平面對應的二進位制畫素值來重建，可用於壓縮圖片。

1.5.直方圖處理
1.5.1直方圖均衡：增強對比度，補償影象在視覺上難以區分灰度級的差別。作為自適應對比度增強工具，功能強大。
1.5.2直方圖匹配（直方圖規定化）：希望處理後的影象具有規定的直方圖形狀。在直方圖均衡的基礎上規定化，有利於解決畫素集中於灰度級暗端的影象。
1.5.3區域性直方圖處理：用於增強小區域的細節，方法是以影象中的每個畫素鄰域中的灰度分佈為基礎設計變換函式，可用於顯示全域性直方圖均衡化不足以影響的細節的顯示。
1.5.4直方圖統計：可用於影象增強，能夠增強暗色區域同時儘可能的保留明亮區域不變，靈活性好。

二、基本的空間濾波器
2.1.平滑空間濾波器
2.1.1平滑線性濾波器（均值濾波器）
輸出：包含在濾波器模板鄰域內的畫素的簡單平均值，用鄰域內的平均灰度替代了影象中每個畫素的值，是一種低通濾波器。
結果：降低影象灰度的尖銳變化。
應用：降低噪聲，去除影象中的不相關細節。
負面效應：邊緣模糊。

2.1.2統計排序濾波器（非線性濾波器）
舉例：中值濾波器。
過程：以濾波器包圍的影象區域中所包含影象的排序為基礎，然後使用統計排序結果決定的值取代中心區域的值。
用處：中值濾波器可以很好的解決椒鹽噪聲，也就是脈衝噪聲。

2.2.銳化空間濾波器
2.2.1拉普拉斯運算元（二階微分）
作用：強調灰度的突變，可以增強影象的細節。

2.2.2非銳化掩蔽和高提升濾波
原理：原影象中減去一幅非銳化（平滑處理）的版本。
背景：印刷和出版界使用多年的影象銳化處理。
高提升濾波：原圖減去模糊圖的結果為模板，輸出影象等於原圖加上加權後的模板，當權重為1得到非銳化掩蔽，當權重大於1成為高提升濾波。

2.2.3梯度銳化（一階微分對）
含義：梯度指出了在該位置的最大變化率的方向。
用處：工業檢測，輔助人工檢測產品的缺陷，自動檢測的預處理。

三、基本的頻率濾波器
3.1.1理想低（高）通濾波器
特性：振鈴現象，實際無法實現。
用處：並不實用，但是研究濾波器的特性很有用。

3.1.2布特沃斯低（高）通濾波器
特點：沒有振鈴現象，歸功於在低頻和高頻之間的平滑過渡，二階的布特沃斯低通濾波器是很好的選擇。
效果：比理想低（高）通濾波器更平滑，邊緣失真小。截止頻率越大，失真越平滑。

3.1.3高斯低（高）通濾波器
特點：沒有振鈴。
用處：任何型別的人工缺陷都不可接受的情況（醫學成像）。

3.1.4鈍化模板，高提升濾波，高頻強調濾波
用處：X射線，先高頻強調，然後直方圖均衡。

3.1.5同態濾波
原理：影象分為照射分量和反射分量的乘積。
用處：增強影象，銳化影象的反射分量（邊緣資訊），例如PET掃描。

3.1.6選擇性濾波
3.1.6.1帶阻濾波器和帶通濾波器。
作用：處理制定頻段和矩形區域的小區域。

3.1.6.2陷阱濾波器
原理：拒絕或通過事先定義的關於頻率矩形中心的一鄰域。
應用：選擇性的修改離散傅立葉變換的區域性區域。
優點：直接對DFT處理，而不需要填充。互動式的處理，不會導致纏繞錯誤。
用途：解決莫爾波紋。

四、重要的噪聲概率密度函式
4.1.高斯噪聲
特點：在數學上的易處理性。

4.2瑞利噪聲
特點：基本形狀向右變形，適用於近似歪斜的直方圖。

4.3愛爾蘭（伽馬）噪聲
特點：密度分佈函式的分母為伽馬函式。

4.4指數噪聲
特點：密度分佈遵循指數函式。

4.5均勻噪聲
特點：密度均勻。

4.6脈衝噪聲（雙極脈衝噪聲又名椒鹽噪聲）
特點：唯一一種引起退化，視覺上可以區分的噪聲型別。

五、空間濾波器還原噪聲
5.1均值濾波器
5.1.1算術均值濾波器
結果：模糊了結果，降低了噪聲。
適用：高斯或均勻隨機噪聲。

5.1.2幾何均值濾波器
結果：和算術均值濾波器相比，丟失的影象細節更少。
適用：更適用高斯或均勻隨機噪聲。

5.1.3諧波均值濾波器
結果：對於鹽粒噪聲（白色）效果較好，但不適用於胡椒噪聲（黑色），善於處理高斯噪聲那樣的其他噪聲。

5.1.4逆諧波均值濾波器
結果：適合減少或在實際中消除椒鹽噪聲的影響，當Q值為正的時候消除胡椒噪聲，當Q值為負的時候該濾波器消除鹽粒噪聲。但不能同時消除這兩種噪聲。
適用：脈衝噪聲。
缺點：必須知道噪聲是明噪聲還是暗噪聲。

5.2統計排序濾波器
5.2.1中值濾波器
適用：存在單極或雙極脈衝噪聲的情況。

5.2.2最大值濾波器
作用：發現影象中的最亮點，可以降低胡椒噪聲。

5.2.2最小值濾波器
作用：對最暗點有用，可以降低鹽粒噪聲。

5.2.3中點濾波器
作用：結合統計排序和求平均，對於隨機分佈噪聲工作的很好，如高斯噪聲或均勻噪聲。

5.2.4修正的阿爾法均值濾波器
作用：在包括多種噪聲的情況下很有用，例如高斯噪聲和椒鹽噪聲混合。

5.3自適應濾波器
5.3.1自適應區域性降低噪聲濾波器
作用：防止由於缺乏影象噪聲方差知識而產生的無意義結果，適用均值和方差確定的加性高斯噪聲。

5.3.1自適應中值濾波器
作用：處理更大概率的脈衝噪聲，同時平滑非脈衝噪聲時保留細節，減少諸如物體邊界粗化或細化等失真。

5.4頻率域濾波器消除週期噪聲
5.4.1帶阻濾波器
應用：在頻率域噪聲分量的一般位置近似已知的應用中消除噪聲

5.4.2帶通濾波器
注意：不能直接在一張圖片上使用帶通濾波器，那樣會消除太多的影象細節。
用處：遮蔽選中頻段導致的結果，幫助遮蔽噪聲模式。

5.4.3陷阱濾波器
原理：阻止事先定義的中心頻率的鄰域內的頻率。
作用：消除週期性噪聲。

5.4.4最佳陷阱濾波
作用：解決存在多種干擾分量的情況。