本文概述
- 线性变换
- 对数转换
- 权力-法律的转变
- 影像增强
图像增强技术的最简单公式为：
s = T * r其中T是变换, r是像素值, s是处理前后的像素值。
让,
r = f(x, y)s = g(x, y)‘ r’ 和’ s’ 用于表示f和g在（x, y）处的灰度级
共有三种转换类型：
- 线性的
- 对数
- 权力法
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线性变换 线性变换包括单位变换和负变换。
在身份转换中, 图像的每个值都直接映射到输出图像的其他值。
负变换与身份变换相反。在此, 从L-1中减去输入图像的每个值, 然后将其映射到输出图像上
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对数转换 对数转换分为两种类型：
- 日志转换
- 逆对数转换
s = c log(r + 1)此处, s和r是输入和输出图像的像素值。并且c是常数。在公式中, 我们可以看到每个像素值都加了1, 这是因为如果图像中像素强度为零, 则log（0）是无穷大, 所以要加上最小值1。
对数转换完成后, 与较高像素值相比, 暗像素将扩展。在对数转换中, 较高的像素被压缩。
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在上图中, （a）傅立叶频谱和（b）应用对数变换的结果。
权力-法律的转变 幂律变换具有第n个幂变换和第n个根变换两种类型的变换。
式：
s = cr ^ γ此处, γ是伽马, 通过该变换称为伽马变换。
所有显示设备都有自己的伽玛校正。因此, 图像以不同的强度显示。
这些转换用于增强图像。
例如：
CRT的伽玛介于1.8到2.5之间
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影像增强 图像增强的主要目的是将给定图像处理成更适合特定应用的形式。通过增强边缘, 边界或对比度等功能, 可以使图像更加醒目。虽然增强了功能, 但数据并没有增加, 但是所选功能的动态范围有所增加, 因此可以轻松检测到它。
在图像增强中, 难以量化增强标准, 为此需要增强技术来获得令人满意的结果。
有两种类型的图像增强方法：
- 空间域技术
- 频域技术
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空间域增强方法
空间域技术是在图像平面上执行的, 它们直接操纵图像的像素。
操作公式如下：
g(x, y) = T[f(x, y)]其中g是输出图像, f是输入图像, T是运算
空间域技术又分为两类：
- 点运算（线性运算）
- 空间运算（非线性运算）
频域通过遵循复杂的线性算子来增强图像。
G(w1, w2) = F(w1, w2) H(w1, w2)图像增强也可以通过灰度转换来完成。
