图像增强算法设计与实现(7)

好吧,学弟学妹们,我能帮上的就这么点了

2 图像增强的基本理论

2.1 图像增强的定义

为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的某些特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。

一般情况下，图像增强是按某种特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不必要的信息的处理方法，也是提高图像质量的过程。图像增强的目的是使图像的某些方面更加鲜明、突出，使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析，以便于实现对图像的更高级的处理和分析。

2.2 数字图像的基本概念

2.2.1 数字图像的表示

图像并不能直接用计算机来处理，处理前必须先转化成数字图像。早期一般用picture代表图像，随着数字技术的发展，现在都用image代表离散化了的数字图像。

由于从外界得到的图像多是二维(2-D)的，一幅图像可以用一个(2-D)数组f (x,y)表示。而这里x和y表示二维空间xy中一个坐标点的位置，f则代表图像在点(x,y)的某种性质数值。为了能够用计算机对图像进行处理，需要坐标空间和性质空间都离散化。这种离散化了的图像都是数字图像，即f(x,y)都在整数集合中取值。图像中的每个基本单元称为图像那元素，简称像素[2]。

2.2.2 图像的灰度变换

常用的图像一般是灰度图，灰度变换可使图像动态范围增大，对比度得到延伸，使图像更加清晰、特征更加明显，是图像增强的重要手段之一[3]。它主要利用点运算来修正像素灰度，由输入像素点的灰度值确定相应输出点的灰度值，是一种基于图像变换的操作。灰度变换不改变图像内的空间关系，除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数迸行之外，可以看作是“从像素到像素”的复制操作[4]。

可用f表示灰度值，反映图像上对应点的亮度。亮度是观察者对所看到的物体表面反射光强的量度。作为图像灰度的量度函数f(x,y)应大于零。人们日常看

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