为图像能够适用更多场合，利用不同手段可使其发挥不同效应，从而满足更多客体的要求。图像增强在突出图像中的某些信息的同时削弱或去除某些不需要的信息，其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说， 比原始图像更适用，更能够满足不同客体的需要。但图像处理有很多方法，对期望的处理结果做出取舍是很有必要的。图像增强技术主要有空间域增强、频域增强两大类?？占溆蛟銮渴窃谕枷穸矫嫔希苯佣韵袼刂到写?。频域增强则是对图像作傅里叶变换，变换域处理，再作逆变换得到增强图像。空间域图像增强技术主要包括直方图处理、图像平滑化以及图像锐化等。在使用中如果一种方式即可达到期望，可使用单一方式，但必要时联合起来会达到更佳效果。直方图均衡主要是通过把输入图像的灰度级扩展到较宽灰度范围来实现灰度增强，算法主要采用数学应用上的概率分布部分来计算。它使得色彩对比更为明显。空间域滤波领域处理首先要选取中心点，其次仅对预先定义的关于中心点的领域内的像素告诉进行操作，令运算结果为该点的响应，后对图像中的每一点重复该处理。线性空间滤波目的是用来去除高斯噪声的?？占溆蚵瞬ㄔ銮坎捎媚０宕矸椒ǘ酝枷窠新瞬?，去除图像噪声或增强图像的细节。图像锐化就是增强图像的边缘或轮廓，图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，而图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。滤波是通过傅里叶变换在频域中实现的。利用图像变换方法将原来的图像空间中的图像以某种形式转换到其它空间中，然后利用该空间的特有性质方便地进行图像处理，最后再转换回原来的图像空间中，从而得到处理后的图像。频域增强采用两类滤波器，频域平滑滤波器和频域锐化滤波器。图像传递过程中，噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。常用频域低通滤波器有：理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器以及高斯低通滤波器，高斯低通滤波器的简单处理可以很好地修复字符，平滑滤波器处理后，使得图像看起来温柔和平滑，且对于人脸，可减少皮肤细纹。图像的边缘、细节主要位于高平部分，而图像的模糊是由于高频部分比较弱产生的。频域锐化是为了消除模糊突出边缘。采用高通滤波器让高频成分通过，把低频部分削弱，再经傅里叶逆变换得到边缘锐化的图像。常用频域高通滤波器有：理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器以及高斯高通滤波器。 图像在形成传输过程中，由于设备、环境、以及处理等问题，将会导致图像质下降。外界环境的干扰以及自身设备误差等痘后造成一定后果。因此为去除或减轻获取数字图像过程中发生的退化，可利用图像复原技术，重建原始图像。针对图像降质的原因，设法去补偿降质因素，从而使改善后的图像尽可能的逼近原始图像。图像复原技术可以使用空间域或频率域滤波器实现，对于图像退化可建立模型，进行描述，寻找方法来解决，这种退化主要是指图像传递过程中的模糊和噪声。确定降质原因主要采用方法有退化函数估计法；图像观察估计法；试验估计法模型和估计法。主要应用采用去噪措施经典的去噪方法有：逆滤波法、维纳滤波法等。图像增强的目的是消除噪声，它是一个主观过程，以构成好的增加效果为基础，不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出加强细节的可读性，而衰减次要信息，突出显现那些被模糊了的细节。例如增强图像的对比度， 就可以发生显然的变化。而图像复原技术是一个客观过程， 图像复原可改进图像外貌，针对图像降质的原因补偿降质因素，从而使改善后的图像尽可能逼近原始图像，达到图像复原目的。
数字图像处理中图像增强及复原
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