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图像增强的几个方法和特点图像增强技术是一大类基本的图像处理技术，目的是对一幅图像进行加工，突出图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，以得到对具体应用来说视觉效果更好、更有用的图像，或转换成一种更适合人或机器进行分析处理的形式。图像增强分为图像的灰度变换和图像的几何变换。图像的灰度变换1.灰度直方图定义：描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。直方图的性质：1、不表示图像的空间信息；2、任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立；3、直方图的可加性。用途：边界阈值选择。使用轮廓线确定简单物体边界的方法，称为阈值化；对物体与背景有较强对比的景物的分割特别有用（例双峰直方图）。2.对比度展宽通过改变像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。用途：将人所关心的部分强调出来。3.动态范围调整是指图像中从暗到亮的变化范围。由于人眼所可以分辨的灰度的变化范围是有限的，所以当动态范围太大时，很高的亮度把暗区的信号都掩盖了。通过动态范围的压缩可以将所关心部分的灰度级的变化范围扩大。作用：进行亮暗限幅。4.非线性动态范围调整通过取用对数的方法。原因是人眼对信号的处理是有一个近似对数算子的环节。作用：将暗的部分扩展，而将亮的部分抑制。5.直方图均衡化对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。基本思想：把原始图像的直方图换成均匀分布的形式，这样，就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。根据灰度值得出现频率来分配它们的亮度显示范围，频率高的部分被增强了，频率低的部分被压缩。图像的几何变换（几何变换不改变像素值，而是改变像素所在的位置）1.图像的位置变换1）图像的平移平移所得景物与原图像相同，“画布”一定是扩大了，否则就会丢失信息。2）图像的镜像做镜像时，需要对坐标先进行平移，否则将出错。矩阵的下标不能为负。3）图像的旋转图像旋转之前，为了避免信息的丢失，一定有平移坐标。图像旋转之后，会出现许多的空洞点，对这些空洞点必须进行填充处理。否则画面效果不好。插值法：邻域法（精度不高）、线性插值（双线性、双三次）。2.图像的形状变换1）图像的缩小图像按比例缩小：最简单的是减小一半，这样只需取原图的偶（奇）数行和偶（奇）数列构成新图像。图像不按比例缩小：（畸形变化）2）图像放大图像按比例放大图像的任意不成比例放大（几何畸形）3）图像的错切变换景物在平面的非垂直投影效果。4）几何畸形的矫正图像分割的几个方法图像分割就是指把图像聚合成各具特性的区域并提取感兴趣目标的技术和过程。特质可以是灰度、颜色、纹理，目标可以对单个区域，也可以对多个区域。图像分割的基本策略基于灰度值的两个基本特性：不连续性——区域之间相似性——区域内部根据图像像素灰度值的不连续性：先找到点、线（宽度为1）、边（不定宽度）其常用的分割方法为：边界分割法、边缘连接分割法。根据图像像素灰度值的相似性：通过选择阈值，找到灰度值相似的区域区域的外轮廓就是对象的边常用的分割方法有：阈值分割法、面向区域的图像分割（例如区域增长、区域分裂合并）、数学形态学图像处理。不连续性（边界分割、边缘连接）1.边界分割法（点、线、边的检测）（1）点的检测用空域的高通滤波器来检测孤立点。孤立点通过检测模板并设置阈值进行检测。（2）线的检测通过比较典型模板的计算值，确定一个点是否在某个方向线上。（3）边的检测基本思想：计算局部微分算子根据灰度的不连续性便可确定。（采用拉普拉斯）2.边缘连接分割法边缘连接的意义——边检测算法的后处理由于噪音的原因，边界的特征很少能够被完整地描述，在亮度不一致的地方会中断因此典型的边检测算法后面总要跟随着连接过程和其它边界检测过程，用来归整边像素，成为有意义的边。（1）局部处理法边检测算法的后处理，用来归整边像素，成为有意义的边。其主要用到局部连接法和hought变换。时机：对做过边界检测的图像进行目的：...