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图像增强

图像增强可分成两大类:频率域法和空间域法.前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强.采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图

图像几何校正与图像增强都是图像编辑与处理.不同的是,图像几何校正改变图像的外观,不改变图像的其它属性(颜色、亮度、对比度);图像增强则正好相反,不改变图像的外观,只改变图像的其它属性.

对比度增强法适合于对比度较低的图像,通过线性和非线性的变化,修改每一个像素的灰度,从而改变图像的动态范围达到图像增强的目的.直方图均衡化针对在低值灰度区间上频率较大、图像中较暗区域中细节看不清楚的图像,有较好的增强效果.但是上述两种方法的缺点都是不能抑制噪声,对于图像中呈孤立分散分布的噪声点,可以用平滑的方式去除,其中线性滤波实现简单,去噪效果明显,但是去噪的同时会导致结果图像边缘位置的改变和细节模糊甚至丢失;非线性滤波能够较好的保持图像边缘位置和细节,但是算法的实现相对线性滤波比较困难.平滑处理的时候经常会使图像的边缘变的模糊,图像锐化处理的作用就是使灰度反差增强,从而使模糊图像变得更加清晰.

图像增强不考虑图像是如何退化的,而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果.因此,图像增强可以不顾增强后的图像是否失真,只要看得舒服就行. 而图像复原就完全不同,需知道图像退化的机制和过程等先验知识,据此找出一种相应的逆处理方法,从而得到复原的图像.如果图像已退化,应先作复原处理,再作增强处理. 二者的目的都是为了改善图像的质量. 望采纳!!

图像增强的目标是改进图片的质量,例如增加对比度,去掉模糊和噪声,修正几何畸变等;图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图估计原图像的一种技术. 图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法.前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强.采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰.具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声

图像处理技术与机器视觉密切相关,图像在采集过程中不可避免的会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转换时量化问题等各种因素的影响,而导致图像无法达到令人满意的视觉效果,为了实现人眼观察或者机器自动分析、识别的目的,对原

拉伸,平滑,锐化,等等,主要就是要在视觉效果上增强

图像增强的方法主要又两大类:空间域法和频率域法.1、空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理;2、频率域法是在图像的某种变化域内,对图像的变化系数值进行某种修正,然后通过逆变换获得增强图像.频率域法属于间接

去噪也是增强,图像里的随即白点黑点很可能是噪声,通过一定算法去掉这些坏点,即改变它亮度值,这就是去噪.增强更easy,边缘增强,ndvi等等,突出你想看见的信息就是增强.我不知道他们有什么好区别的.

影像缩小与放大、空间剖面、光谱剖面、对比度增强(线性、非线性)、波段比、空间滤波(空间卷积、傅立叶变换)、主成分分析、植被变换、纹理分析

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