图像增强三大类别介绍

图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。

图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。

点增强

点增强主要指图像灰度变换和几何变换。

图像的灰度变换也称为点运算、对比度增强或对比度拉伸，它是图像数字化软件和图像显示软件的重要组成部分。 灰度变换是一种既简单又重要的技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。

图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。它通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的缩放和图像的旋转。通过图像的几何变换可以实现图像的最基本的坐标变换及缩放功能。

空域增强

图像的空间信息可以反映图像中物体的位置 、形状、大小等特征，而这些特征可以通过一定的物理模式来描述。例如，物体的边缘轮廓由于灰度值变化剧烈一般出现高频率特征，而一个比较平滑的物体内部由于灰度值比较均一则呈现低频率特征。因此，根据需要可以分别增强图像的高频和低频特征。对图像的高频增强可以突出物体的边缘轮廓，从而起到锐化图像的作用。例如，对于人脸的比对查询，就需要通过高频增强技术来突出五宫的轮廓。相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。

频域增强

图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。频域增强技术是在数字图像的频率域空间对图像进行滤波，因此需要将图像从空间域变换到频率域，一般通过傅里叶变换实现。在频率域空间的滤波与空域滤波一样可以通过卷积实现，因此傅里叶变换和和卷积理论是频域滤波技术的基础。

审核编辑：汤梓红