• 空域平滑
• 圖像銳化
• 彩色增強技術
• 頻域增強

增強的目的：

• 改善圖像視覺效果论泛，提高清晰度：平滑、降噪——圖像清晰
• 利于后期圖像處理：銳化——突出輪廓，便于后期特征分析

1.圖像增強方法分類

圖片1.png

2.圖像噪聲

圖像在攝取和傳輸過程中收到的隨機干擾信號。

• CCD/CMOS噪聲侮繁，受溫度和ISO感度影響虑粥，這兩個值越高效果越差。這屬于成像器件造成的內部噪聲
• 圖像噪聲模糊圖像宪哩，淹沒特征娩贷，給后續(xù)處理、分析帶來困難锁孟。
• 噪聲通常也會應為JPEG壓縮算法而被放大彬祖，色調錯誤。

噪聲的隨機性：

• 白噪聲品抽，色噪聲
• 高斯噪聲：傳感器噪聲的很好模型储笑，如攝像機的電子干擾噪聲，強度服從高斯或正態(tài)分布的噪聲圆恤。
• 椒鹽噪聲：隨機出現的黑白強度值
• 脈沖噪聲：致函隨機的白強度值（正脈沖噪聲）或黑強度值（負脈沖噪聲）

圖像平滑

目的：消除或盡量減少噪聲的影響突倍，改善圖像的質量。

假設：假定加性噪聲隨機獨立分布的條件下盆昙，利用鄰域的平均或加權平均可以有效抑制噪聲干擾羽历。

圖像平滑本質：低通濾波。

問題：往往圖像邊緣也處于高頻部分淡喜，所有在圖像平滑過程中也會使正常的邊緣變模糊秕磷。

空域平滑：某點像素采用它的4或8鄰域的灰度值取平均，能實現濾波效果炼团。問題出現在領域大小的選擇澎嚣。

1.平滑模板疏尿，template

• Box模板，像素加其8鄰域像素共9個像素進行權值都為1取平均币叹。模板中的元素帶黑點表示中心元素润歉。這是一種簡單的低通濾波運算，但是一定程度上模糊了邊界颈抚。

• 高斯平滑模板：針對Box模板沒有加權的做法踩衩，而實際中，圖像像素與周圍越近的點相關性越高贩汉，越遠衰減驱富，自然得想到根據距離做加權，產生了高斯模板匹舞。（中間點權值高褐鸥，邊界低），如圖二
  圖片2.png
• 其他平滑模板：模板矩陣隨意設計赐稽，只要合理能解釋就可以叫榕。

通常，模板不允許移出邊界姊舵，結果圖像會比原圖小“一圈”（不能做模板操作的那些點晰绎，或者說會使模板越界的那些點），解決辦法可以簡單的對邊界不處理括丁，或者增加一圈邊界荞下，再做模板操作

2.中值濾波——非線性濾波器

一種典型的低通濾波器，保護圖像邊緣的同時去除噪聲史飞。

中值濾波：把某點（x,y）為中心的小窗口內的所有像素的灰度值按從大到小順序排列尖昏，將中間值作為該店的灰度值。（利用的是噪聲的孤立性构资，噪聲通常是一種突變抽诉，排列后要么在最前，要么值在最后吐绵，故取中間掸鹅，可以看做是噪聲影響最小的區(qū)域）

結論

中值濾波容易去除孤立點、線的噪聲的同時保持圖像的邊緣拦赠；他能很好的去除二值噪聲巍沙，但對高斯噪聲無能為力。

當窗口內的噪聲比較密集（大于窗口寬度一半時）荷鼠，中值濾波效果不好句携。

具體的方法選擇：根據圖片噪聲的孤立性原理+噪聲的分布特性選擇不同的平滑模板。

圖像銳化

與平滑相反允乐，銳化是通過增強高頻分量來減少圖像中的模糊（細節(jié)）

目的：增強圖像細節(jié)邊緣和輪廓矮嫉，灰度反差增強削咆，便于后期對目標的識別和處理。

方法：微分蠢笋，高通濾波拨齐。

邊緣和輪廓都位于灰度突變的地方，在頻域中表現為高頻分量

問題：銳化處理在增強圖像邊緣的同時增加了圖像的噪聲昨寞，因為噪聲也是一種灰度突變（類似與邊緣）

圖片3.png

這里灰度曲線中，灰度躍變的地方可以認為是圖像中的邊緣援岩，顯然歼狼，孤立點（噪聲）和正常的圖像輪廓都具有這種性質，而躍變的斜率體現了變換的快慢享怀，可以設立一個斜率閾值羽峰，用來區(qū)分圖像中的顏色緩慢過度（途中的左邊的光斑）和輪廓（及噪聲），進一步如何區(qū)分噪聲和輪廓添瓷？可以觀察灰度曲線梅屉，考慮從噪聲的寬度和波峰高度（噪聲強度）等方面入手，具體情況就比較復雜了鳞贷。

圖片4.png

一.梯度法

圖片5.png

圖片6.png

圖片7.png

2.羅伯特梯度算子

圖片8.png

3.Laplacian算子

圖片9.png

圖片10.png

二.高通濾波

圖像邊緣與高頻分量對應，高通濾波器抑制低頻分量罢缸，從而達到圖像銳化目的

圖片11.png

三.模板匹配法

將8個方向、大小為3*3的模板枫疆，順序作用到同一個圖像窗口爵川，對結果進行排序，取最大的結果值作為窗口中心像素的銳化輸出息楔。

• Sobel算子
• Prewitt算子

總結

• 突變型細節(jié)寝贡，通過一階微分的極大值點扒披，二階微分的過0點可以檢測出來
• 細線型細節(jié)，通過一階微分的過0點圃泡，二階微分的極小值點檢測處理
• 漸變型細節(jié)碟案，很難檢測，但二階微分信息比一階微分信息略多
• 邊緣信息具有方向性颇蜡，不同的銳化/邊緣檢測算子也可能具有方向性价说，同一個銳化/邊緣檢測算子對不同圖片效果也不盡相同。

彩色增強技術

肉眼對彩色分辨力可以達到灰度分辨力的百倍以上澡匪，灰度級十幾級到二十幾級之間可分辨熔任，不同色度、不同亮度的色彩卻能分辨幾千種唁情。

偽彩色處理疑苔，pseudocolor，把灰度圖像處理成偽彩色圖像甸鸟。

假彩色處理惦费，false color，把真正的自然彩色圖像或遙感的多光譜圖像處理成假彩色圖像抢韭。

1.偽彩色處理

將灰度圖像中每個像素的灰度級按線性或非線性映射成不同的彩色薪贫，提高內容的可識別度。

• 灰度分層法：將原灰度級分為k份刻恭，為每一份分配一個彩色瞧省。如下圖12所示
  圖片12.png

• 灰度變換法：對三個彩色通道設置三個不同的映射函數，那么每個灰度值就有了相應的彩色通道的三個值了鳍贾。原來k級鞍匾，變換后k*3級彩色，分辨率增強

2.假彩色處理

圖片13.png

頻域增強

1.低通濾波：犧牲圖像清晰度為代價減少干擾效果的修飾過程橡淑。

圖片14.png

• 理想圓形低通濾波器咆爽，ideal Circular Low Pass Filter梁棠，ICLPF。傅里葉平面上半徑為D的圓形濾波器斗埂。如圖15所示
  圖片15.png

會出現振鈴效果

• 巴特沃斯低通濾波器符糊，Butterwoth Low Pass Filter，BLPF呛凶，如圖16所示
  圖片16.png

• 高斯低通濾波器男娄，如圖17所示
  圖片17.png

濾波器的不同實際是通帶到阻帶的范圍內的信號的處理方式的不同。

2.高通濾波器：可用1減去低通濾波器得到高通濾波器。1表示全部的頻率信號沪伙，低通是低頻率分量能通過的頻率范圍瓮顽，相減剩下的就是高通了。

• 理想高通濾波器
• 巴特沃斯高濾波器
• 高斯高通濾波器

3.頻域增強和空域增強的關系

空域中采用模板围橡，模板運算的數學表達式類似卷積暖混，事實上卷積和模板是不同的，僅在沖擊響應函數h中心對稱情況下才是一致的翁授。如圖18所示拣播。

圖片18.png

空域的模板乘加運算等效于頻域中的乘積操作，故兩者是一致的收擦。