文档介绍：1
图像增强的方法分为两大类:
空间域(spatial domain) 方法
频域(frequency domain)方法。
“空间域”一词是指图像本身,这类方法是以对图像的象素直接处理为基础的。“频域”处理技术是以修改图像的傅立叶变换为基础的。
本章讲述空间域方法。本章关于增强的许多基本技术在后续章节里的其他图像处理应用中也会用到。
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图像增强的通用理论是不存在的。
当为了视觉解释而对图像进行处理时,由观察者最后判断特定方法的效果。图像质量的视觉评价是一种高度主观的过程,因此很难定义一个“理想图像”标准,通过这个标准去比较算法的性能。
当为机器感知而处理图像时,这个评价任务就会容易一些。例如,在一个特征识别的应用中,不考虑像计算要求这些问题,最好的图像处理方法应该是一种能得到最好的机器识别的结果的方法。
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背景知识
“空间域”是指构成图像的像素集合。空间域方法是直接对这些像素操作的过程。空间域处理可由下式定义:
其中f(x,y)是输入图像,g(x,y)是处理后的图像,T是对f的一种操作,其定义在(x,y)的某些邻域上。另外,T能对输入图像集进行操作,例如,为减少噪音而对K幅图像进行逐个像素的求和操作。
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定义一个点(x,y)邻域的主要方法是利用中心在(x,y)点的正方形或矩形子图像。子图像的中心从一个像素向另一个像素移动,比如从左上角开始。T操作应用到每一个(x,y)位置得到该点的输出g。这个过程仅仅使用小范围邻域里的图像像素。
尽管近似于圆的其他邻域形状有时也用,但正方形和矩形阵列因其容易执行操作而占主导地位。
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T操作最简单的形式是邻域为11的尺寸(即单个像素)。在这种情况下,g仅仅依赖于f 在(x,y)点的值,T操作成为灰度级变换函数(也叫做强度映射) ,形式为:
s=T (r) (2)
s、r分别为f(x,y)和g(x,y)在任意点(x,y)的灰度值。
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