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第三章 图像增强 北京信息科技大学 光信系 图像恢复与图像增强区别 • 图像在生成、传输或变换的过程中，受光源性能、成像系 统性能以及通道带宽和噪声等诸多因素的影响，往往会出 现清晰度下降、对比度偏低、动态范围不足、包含噪声等 降质现象。为了后续的处理与分析，往往需要提高或恢复 图像质量。常用的方法大体可以分为两种： • 一种是在已知降质原因并能对降质过程建模的情况下，把 降质图像经过一个降质的逆过程等矫正处理，从而恢复原 来的图像，这种方法称为图像恢复或图像复原，这部分内 容将在下章介绍； • 另一种是不深究图像降质的原因，只根据图像的特点和处 理的目的，采用一定的技术进行修正，得到一个更“好” 的或者更“有用”的图像，这类技术称为图像增强。 3.1 引言 • 图像增强是图像处理中的一类基本技术，其主要目的有两 个： • 一是获得更“好”的图像，主要是改善图像的视觉效果， 提高图像的清晰度、对比度等。所谓的“好”，取决于评 价人和具体的应用目的，有的是图像确实更为清晰，画质 明显提高，比如直方图增强、灰度拉伸等；有的是为了特 定的目的，人为的突出甚至畸变某些细节，从而引起强烈 的视觉效果，比如伪彩色处理、二值化等。 • 二是获得更“有用”的图像，主要是将图像转换成一种更 适合于人类或机器进行分析处理的形式，以便从图像中获 取更多的有用信息，如边缘增强，二值化等。 • 图像增强的好坏与感兴趣物体特性、观察者的心理和处理 目的密切相关，因此，图像增强算法的应用有很强的针对 性和选择性，并不存在通用的增强算法。 • 目前，图像质量优劣的评价很多情况下是观察者相当主观 的过程，还没有衡量图像增强质量的通用标准和通用的定 量判据，因此在图像增强方法的选择上没有通用的规则。 在实用中，针对具体图像和应用目的，可同时选几种适当 的增强算法进行试验，从中选出视觉效果比较好、计算复 杂性相对小、又合乎应用要求的算法。 图像平滑 灰度增强 对比度 增强 图像增强 频域增强 彩色增强 图像锐化 图像增强目标 处理目标 图像平滑 对比度增强 图像锐化 图像增强方法 彩色增强 空域（灰度） 频域 处理 后图 像 图像增强方法分类（一） • 图像增强方法根据作用域可分为空间域方法和频率域方法。 • 空间域法是指在空间域内直接对像素灰度值进行运算处理， 常用的空间域法有图像的灰度变换、直方图修正、图像空 域平滑和锐化处理、伪彩色处理等。 • 频率域法就是在图像的某种变换域内，对图像的变换值进 行增强处理，然后通过逆变换获得增强图像，根据图像的 频率特性分析，一般认为整