数字图像增强技术
数字图像处理技术在医疗领域的应用
数字图像处理技术在医疗领域的应用在当今的医疗领域，数字图像处理技术正发挥着日益重要的作用，为疾病的诊断、治疗和医学研究带来了前所未有的变革。
这项技术以其强大的功能和精准的分析能力，成为了医疗行业的得力助手。
数字图像处理技术在医疗影像诊断中的应用是最为广泛和显著的。
例如，X 射线、CT（计算机断层扫描）、MRI（磁共振成像）等医学影像设备所生成的图像，都需要经过数字图像处理技术的优化和分析。
通过这些技术，可以对图像进行增强、滤波、去噪等操作，使得医生能够更清晰地观察到病变部位的细节。
比如，在 X 射线图像中，数字图像处理技术可以增强骨骼和软组织之间的对比度，帮助医生更准确地诊断骨折和其他骨骼疾病。
对于 CT 图像，通过图像重建和分割技术，可以将人体内部的器官和组织清晰地呈现出来，有助于发现肿瘤、囊肿等病变。
而在 MRI 图像中，利用图像处理技术能够突出显示神经、血管等结构，为神经系统疾病的诊断提供有力支持。
在病理切片的分析中，数字图像处理技术也展现出了巨大的价值。
传统的病理切片检查需要病理学家在显微镜下进行观察和判断，这不仅费时费力，而且容易受到人为因素的影响。
而数字图像处理技术可以将病理切片数字化，然后通过图像分析算法对细胞的形态、结构、染色特征等进行定量分析。
这不仅提高了诊断的准确性和效率，还为大规模的病理研究提供了便利。
例如，通过对癌细胞的自动识别和计数，可以更客观地评估肿瘤的恶性程度和治疗效果。
数字图像处理技术在手术导航中也发挥着关键作用。
在一些复杂的手术中，如脑部手术、心脏手术等，医生需要精确地了解病变部位的位置和周围组织的结构。
通过将术前的医学影像与实时的手术场景进行融合和配准，数字图像处理技术可以为医生提供实时的导航信息，帮助他们更准确地操作，减少手术风险。
此外，还可以利用图像跟踪技术实时监测手术器械的位置和运动轨迹，确保手术的安全和有效性。
在远程医疗中，数字图像处理技术同样不可或缺。
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
图像增强技术在医学影像诊断中的应用案例
图像增强技术在医学影像诊断中的应用案例引言医学影像诊断已成为现代医学中最重要的诊断手段之一，而图像增强技术的应用也日益成为医学影像诊断的重要一环。
本文将通过具体案例来介绍图像增强技术在医学影像诊断中的应用。
一、数字化乳腺X线摄影图像增强技术乳腺癌是世界上最常见的恶性肿瘤之一，而乳腺X线摄影是目前最常用的乳腺癌早期诊断方式之一。
然而，由于乳腺在X线下的显示效果常常不够清晰，导致乳腺癌的漏诊率较高。
因此，图像增强技术在乳腺X线摄影中应用广泛。
数字化乳腺X线摄影图像增强技术可以有效地提高乳腺癌的检测率及诊断准确性。
该技术利用数字化影像处理的方法，针对不同种类的影像缺陷，运用多种数字信号处理算法，对数字化乳腺X线摄影图像进行多种增强处理，从而提高乳腺实质、乳头、乳晕和微钙化病灶等部位的显示质量。
例如，在数字化乳腺X线摄影图像显示中，常见的图像缺陷包括背景杂乱、低对比度、亮度非均匀、图像模糊等。
针对这些问题，可以采用不同的数字化图像算法进行增强处理，如基于对比度的直方图均衡化、空间域滤波、频域滤波、小波变换等处理方法，从而改善图像显示效果，提高模糊区域的清晰度。
二、磁共振图像增强技术磁共振成像在医学影像诊断中应用广泛，但在一些颅内肿瘤、动脉瘤等疾病的检测和诊断中，由于影像中病灶和正常组织的长T2信号时差较小，导致影像中一些潜在的病灶难以直观显示。
因此，图像增强技术在磁共振成像中的应用变得尤为重要。
常用的磁共振图像增强技术包括分级分割、颜色映射、对比度增强等方法。
其中，对比度增强是一种最为简单有效的图像增强技术。
通过调节磁共振图像的亮度和对比度，可以有效地强化影像中的结构信息，提高病灶与正常组织之间的对比度，从而更好地显示病灶。
例如，在磁共振图像中显示的胶质瘤病例中，若病灶与正常颅骨、脑组织之间的对比度较低，医生可能无法准确诊断。
因此，可以运用对比度增强技术，加强病灶与正常组织之间的对比度，从而更清晰地显示病灶。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种以计算机为基础，利用数学和计算机科学的知识处理图像的技术。
它可以通过改变图像的亮度、对比度、色彩等属性，从而达到美化、修复、增强等目的。
数字图像处理技术具有广泛的应用领域，如医学、智能交通、安防、视频监控、图像识别等。
在医学领域，数字图像处理技术可用于MRI、CT等检查图像的分析和诊断，为临床诊断提供可靠的依据。
在智能交通领域，数字图像处理技术可用于车牌识别、交通监测、交通信号控制等方面，提高交通安全性和便利性。
在安防领域，数字图像处理技术可用于人脸识别、火情监测、烟雾识别等方面，提高公共安全和防范能力。
数字图像处理技术具有以下几个主要步骤：获取图像、预处理、特征提取、分类识别等。
获取图像是数字图像处理技术的第一步。
图像获取可以通过数字相机、扫描仪、CCD等设备进行。
预处理是数字图像处理技术的重要环节。
预处理包括如去噪、锐化、增强、纠正变形等方面处理。
特征提取是指从处理后的图像中提取出图像的特征，用于识别分类。
特征提取包括如边缘检测、角点检测、纹理分析等方面处理。
分类识别是指将图像分为不同的类别，并进行识别。
分类识别包括如支持向量机、神经网络、决策树等方面处理。
总之，数字图像处理技术是一种将数学、计算机科学和图像处理技术结合起来的高新技术，具有广泛的应用前景。
其与其他技术的结合和发展，将极大地推动数字图像处理技术的发展和应用。
随着科技的不断进步，数字图像处理技术将在越来越多的领域得到广泛应用，成为未来科技发展的重要方向。
数字图像处理技术的未来发展随着数字技术的不断进步，数字图像处理技术应用领域的不断拓展，数字图像处理技术的未来发展前景非常广阔。
首先，数字图像处理技术的发展将进一步加速。
近年来，随着计算能力的不断提高，数字图像处理技术的速度和效果都得到了很大的提高。
随着计算能力的不断提高，数字图像处理技术将进一步发展和应用，广泛应用于医学、智能制造、智能交通等领域。
数字图像处理技术的应用与发展
数字图像处理技术的应用与发展随着科技的不断发展，数字图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
数字图像处理技术可以对图像进行一系列的操作和处理，从而满足各种不同的需求。
本文将介绍数字图像处理技术的应用、发展历程以及对社会、经济和科学研究的影响，并展望未来的发展趋势。
数字图像处理技术在许多领域都有广泛的应用，以下是其中的几个例子：医学领域：数字图像处理技术在医学领域的应用已经非常成熟。
通过对医学影像进行处理和分析，可以协助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT、MRI等医学影像进行的三维重建，可以更加直观地观察到病变位置和范围，从而提高诊断的准确性和效率。
军事领域：数字图像处理技术在军事领域的应用也十分广泛。
例如，通过对面部、指纹等生物特征进行识别，可以实现对人员的精准管理。
数字图像处理技术还可以应用于地图测绘、目标跟踪等领域。
交通领域：数字图像处理技术在交通领域的应用也日益广泛。
例如，通过对面部识别技术和交通监控视频进行处理，可以实现对交通违法行为的自动识别和抓拍。
数字图像处理技术还可以应用于车辆检测、交通流量统计等领域。
数字图像处理技术自20世纪60年代出现以来，已经经历了漫长的发展历程。
随着科技的进步，数字图像处理技术也在不断发展和创新。
未来的数字图像处理技术将朝着以下几个方向发展：机器学习：机器学习是当前最为热门的技术之一，其在数字图像处理领域的应用也日益广泛。
通过机器学习算法，可以对图像进行自动分类、识别、分割等操作，从而提高数字图像处理的准确性和效率。
深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，其通过对神经网络的研究和应用，可以实现更加复杂的图像处理任务。
例如，通过对面部特征进行分析，可以实现对面部表情的识别和分类，从而应用于情感分析、人机交互等领域。
数字图像处理技术的应用对社会、经济和科学研究都产生了深远的影响。
以下是其中的几个方面：提高生产效率：数字图像处理技术可以应用于工业生产中，通过对生产线的监控和自动化控制，可以提高生产效率、降低成本。
医学影像的图像处理技术
医学影像的图像处理技术一、前言医学影像学是一门应用广泛而又不断发展的学科，医学影像的图像处理技术应用十分广泛，它们不仅可以为临床医生诊疗提供重要的辅助手段，而且也可以用于多领域的研究。
在医学影像学的实践中，图像处理技术已经成为一项不可或缺的技术。
二、数字图像处理技术数字图像处理技术是处理数字图像的技术，它将数字图像转换为数字信号，再利用数字信号处理技术对图像进行处理和分析。
数字图像处理技术可分为以下几类：1. 信号处理技术信号处理技术是数字图像处理的基础，主要用于处理图像的亮度、对比度、平滑度等特征。
常用的信号处理技术有空域滤波、频域滤波等。
2. 图像压缩技术图像压缩技术是将数字图像经过压缩算法处理，达到减小文件大小的目的。
常见的图像压缩技术有JPEG、PNG、GIF等。
3. 形态学图像处理技术形态学图像处理技术是用于提取图像的形态学特征的一种处理技术，常用于边缘检测、形态学滤波等。
4. 分割图像处理技术分割图像处理技术是将图像分成不同的部分或区域的处理技术，常用于医学影像中对人体组织、器官的分割。
5. 三维图像处理技术三维图像处理技术是处理医学影像中三维模型的技术，其主要方法包括体绘制、表面绘制、投影法等。
6. 人工智能技术人工智能技术在医学影像处理中也越来越常见，主要包括机器学习、深度学习两种方法。
三、医学影像的处理在医学影像学中，可以应用以上数字图像处理技术，包括形态学处理、直方图均衡化、二值化、边缘检测、基于特征的分析等方法，实现对图像的增强、分割和分析。
以下是介绍几种较为常见的处理方法：1. 直方图均衡化直方图均衡化是医学影像中应用较广泛的一种图像增强技术。
图像直方图是指统计图像中各像素强度的数量分布情况。
通过直方图均衡化，可以增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰，更易于观察和分析。
2. 空域滤波空域滤波技术是医学影像处理中最基础的滤波方法之一。
常用的空域滤波方法包括平滑滤波、锐化滤波、边缘检测滤波等。
使用Matlab进行图像增强与图像修复的方法
使用Matlab进行图像增强与图像修复的方法图像增强与图像修复是数字图像处理领域中的重要研究方向之一。
随着数字摄影和图像处理技术的快速发展，越来越多的应用需要对图像进行增强和修复，以提高图像的质量和视觉效果。
在本文中，我们将探讨使用Matlab进行图像增强和图像修复的方法。
一、图像增强方法图像增强是通过对图像进行处理，改善其质量，使其更加清晰、鲜明和易于观察。
下面将介绍几种常用的图像增强方法。
1. 灰度拉伸灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法，通过拉伸图像的灰度范围，使得图像中的细节更加明确可见。
具体操作是将图像的最低灰度值映射到0，最高灰度值映射到255，中间的灰度值按比例映射到相应的范围。
在Matlab中，我们可以使用imadjust函数实现灰度拉伸。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的灰度分布进行调整，使得图像的对比度得到增强。
具体操作是对图像的灰度直方图进行均衡化处理，将图像的灰度级分布均匀化。
在Matlab中，我们可以使用histeq函数实现直方图均衡化。
3. 锐化锐化是一种常用的图像增强方法，通过增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和立体。
具体操作是对图像进行高通滤波，突出图像中的边缘信息。
在Matlab中，我们可以使用imsharpen函数实现图像锐化。
4. 去噪去噪是一种常用的图像增强方法，通过抑制图像中的噪声，提高图像的质量。
常见的去噪方法包括中值滤波、均值滤波和小波去噪等。
在Matlab中，我们可以使用medfilt2函数实现中值滤波。
二、图像修复方法图像修复是对图像中存在的缺陷或损坏进行补全或恢复的过程，以提高图像的可视化效果。
下面将介绍几种常用的图像修复方法。
1. 图像插值图像插值是一种常用的图像修复方法，通过根据已知的像素值推测缺失的像素值，从而补全图像中的缺失部分。
常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值等。
在Matlab中，我们可以使用interp2函数实现图像插值。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
AI图像增强技术在视频制作中的应用探讨
AI图像增强技术在视频制作中的应用探讨摘要：近些年来，随着社会经济的不断发展，以互联网技术为代表的各类信息技术日益成熟，并在各行各业的发展当中注入更多动力，甚至为部分领域带来了革命性的突破。
其中，以深度学习为基础的图像增强技术(AI)也在近年来走入了社会大众的视野，并在多数行业中有所应用。
而在视频制作领域中，由于新媒体与短视频的迅速发展，自媒体已经成为一种新的业态，传统人工的视频制作显然已经无法满足更加快速的视频发布需求，因此，在视频制作当中融入人工智能技术就显得尤为重要。
本文就从图像增强技术出发，围绕当前该技术在视频制作中的实际应用进行分析。
关键词：AI图像增强技术；视频制作；应用探讨引言在新时期背景下，图像增强技术可以说是在不断完善与迭代，在深度学习技术的快速发展下，关于自然语言以及图像处理等方面的图像增强技术也在进一步深入研究，这也为该技术的全面应用奠定了良好基础。
在视频制作中应用图像增强技术，不仅能够大大降低视频制作的难度与强度，满足当前规模不断壮大的短视频制作需求，还能够进一步将视频制作提升到新的层面，有利于提高视频制作行业的高质量可持续发展。
1图像增强技术概述图像增强技术作为计算机科学的重要分支，图像增强技术能够对人类的智能理论、方法、技术以及应用系统进行深度的研究、开发、模拟以及拓展。
在计算机领域中，人工智能技术已经有了较为深入的研究与应用，例如机器人、控制系统以及仿真系统等。
随着当前信息技术的不断发展，越来越多的高新技术开始进入人民群众的日常生活当中，人工智能技术也不例外，小到智能音箱、停车场车牌自动设备以及智能家居，大到汽车自动驾驶、AlphaGo(阿尔法围棋)以及医用机器人等，都对日常生活与生产带来了诸多利好，充分发挥着该技术的实际应用价值。
由于当前应用的图像增强技术仍归属于弱人工智能，无法完全脱离人工自主运行，因此还需要进一步深入研究。
尽管如此，人工智能技术的应用还是在很大程度上缓解了当前工作中的强度与难度，为工作质量与效率的提升提供了重要手段。
数字图像处理技术
数字图像处理技术
数字图像处理技术是现代信息技术中重要的一项技术，它主要应用于数字图像的处理。
数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理，包括图像获取，恢复，改变，增强以及分析等，其基本目的是将图像有效、准确地表达出来，以获取重要信息并辅助相应的应用。
数字图像处理技术可以用来增强或改变数字图像的质量，可以使用特定的软件来进行增强。
常用的增强方法有图像增强、图像压缩、图像补偿和图像滤波。
图像增强是指改变图像的对比度和亮度，以便更清楚地显示图像的详细信息；图像压缩是指压缩图像，以减少图像文件的大小；图像补偿是指改变图像的颜色和饱和度，以丰富图像的视觉效果；至于图像滤波，它将去除图像中的噪声，使其变得更清晰。
另外，数字图像处理技术还可以用于图像分析，通过分析可以获取有用的信息，以改善相关的应用。
图像分析技术可以用来进行计算机辅助诊断、物体跟踪和识别等。
例如，医学图像处理技术可以用来分析CT或MRI图像，便于医生诊断疾病；可以用安全监控图像处理
技术来识别图像中的行人或车辆，以便进行安全检查等。
此外，数字图像处理技术还可以用于图像合成，将两幅或多幅图像合并成一张图像。
该技术在图像融合、图像拼接、图像混合等方面有广泛的应用。
综上所述，数字图像处理技术在现代信息技术领域中显得越来越重要，它有效地将数字图像处理，增强和分析。
数字图像处理技术可以改善图像的质量、提高图像的准确性和逼真度，从而有效地满足用
户对图像的各种应用。
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图像增强论文朱振国[日期]数字图像增强技术X振国论文导读：图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声〔如椒盐噪声〕。
它是一种常用的非线性平滑滤波器，其根本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比拟大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。
在比照了多种去噪方法之后，本文发现经典的图像去噪方法如：维纳滤波和中值滤波，一直存在着去噪之后导致图像模糊的问题。
关键词：图像增强，均值滤波，中值滤波，维纳滤波引言获取和传输图像的过程往往会发生图像失真，所得到图像和原始图像有某种程度的差异。
这种差异如果太大，就会影响人和机器对于图像的理解，在许多情况下，人们不清楚引起图像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能根据经历估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简便有效的方法，改善图像质量。
一、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。
二、图像增强的目的图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。
其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制〔掩盖〕图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中，不分析图像质量降低的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
三、图像增强的分类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，对其进展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，那么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。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。
基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进展某种修正，是一种间接增强的算法。
基于空域的算法分为点运算算法和邻域去噪的算法。
点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展比照度。
邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。
一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。
常用算法有均值滤波、中值滤波。
锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。
常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。
图1----图像增强的分类四、图像增强的理论根底图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。
基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算。
基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进展某种修正，是一种间接增强的算法。
平滑技术用于平滑图像中的噪声。
平滑噪声可以在空间域中进展，根本方法是求像素灰度的平均值或中值。
为了既平滑噪声又保护图像信号，也有一些改良的技术，比方在频域中运用低通滤波技术。
1.直方图图像的直方图是图像的重要统计特征，它可以认为是图像灰度密度函数的近似。
图像的灰度直方图是反映一幅图像的灰度级与出现这种灰度级的概率之间的关系的图形。
灰度直方图是离散函数，一般的来讲，要准确的得到图像的灰度密度函数是比拟困难的，在实际中，可以使数字图像灰度直方图来代替。
归纳起来，直方图主要有一下几点性质：〔1〕直方图中不包含位置信息。
直方图只是反响了图像灰度分布的特性，和灰度所在的位置没有关系，不同的图像可能具有相近或者完全一样的直方图分布。
〔2〕直方图反响了图像的整体灰度。
直方图反响了图像的整体灰度分布情况，对于暗色图像，直方图的组成集中在灰度级低〔暗〕的一侧，相反，明亮图像的直方图那么倾向于灰度级高的一侧。
直观上讲，可以得出这样的结论，假设一幅图像其像素占有全部可能的灰度级并且分布均匀，这样的图像有高比照度和多变的灰度色调。
〔3〕直方图的可叠加性。
一幅图像的直方图等于它各个局部直方图的和。
〔4〕直方图具有统计特性。
从直方图的定义可知，连续图像的直方图是一位连续函数，它具有统计特征，例如矩、绝对矩、中心矩、绝对中心矩、熵。
〔5〕直方图的动态范围。
直方图的动态范围是由计算机图像处理系统的模数转换器的灰度级决定。
2.直方图均衡化的主要步骤〔1〕计算原图像的灰度直方图〔2〕计算原图像的灰度累积分布函数〔3〕根据灰度变换表，将原图像各灰度级映射为新的灰度级。
3.图像二值化图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
其次，要进展二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否那么这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
4.线性滤波输出图像的值等于输入图像滤波后值的局部平均，各个项具有一样的权。
对一些图像进展线性滤波可以去除图像中某些类型的噪声，如采用邻域平均法的均值滤波器就非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声。
邻域平均法是空间域平滑噪声技术。
用一像素邻域内各像素灰度平均值来代替该像素原来的灰度，即是邻域平均技术。
5.锐化图像锐化处理的作用是使灰度反差增强，从而使模糊图像变得更加清晰。
图像模糊的实质就是图像受到平均运算或积分运算，因此可以对图像进展逆运算，如微分运算以突出图像细节使图像变得更为清晰。
由于拉普拉斯是一种微分算子，它的应用可增强图像中灰度突变的区域，减弱灰度的慢变化区域。
因此，锐化处理可选择拉普拉斯算子对原图像进展处理产生描述灰度突变的图像，再将拉普拉斯图像与原始图像叠加而产生锐化图像。
6.利用sym4函数进展小波变换进展图像增强基于小波分析的图像增强，就是突出图像的边缘细节，尽可能的消除负面因素，从而到达增强图像的目的。
基于小波分析的图像增强是采用小波变换，对低频成分进展特殊处理，以增强图像中的目标信息。
五.图像增强的技术要点1.平滑滤波平滑滤波的作用是对图像的高频分量进展削弱或消除，增强图像的低频分量。
平滑滤波一般用于消除图像中的随机噪声，从而起到图像平滑的作用。
平滑线性空间滤波器的输出〔响应〕是包含在滤波掩模邻域内像素的简单平均值。
因此这些滤波器也被称为均值滤波器。
平滑滤波器的概念很简单：它是用滤波掩模确定的领域内像素的平均值去代替图像每个像素点的值。
这种处理减少了图像灰度的锋利化，每个掩模前边的乘数等于它的系数值的和，以计算平均值。
我们经常用这些极端类型的模糊处理来去除图像中的一些小物体。
2.中值滤波中值滤波是一种最常用的去除噪声的非线性平滑滤波处理方法。
根本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换，其主要功能是让周围象素灰度值的差比拟大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。
中值滤波器可以做到既去除噪声又能保护图像的边缘，从而获得较满意的复原效果，而且，在实际运算过程中不需要图像的统计特性，这也带来不少方便，但对一些细节多，特别是点、线、尖顶细节较多的图像不宜采用中值滤波的方法。
中值滤波的滤波原理与均值滤波的不同之处在于：中值滤波器的输出像素是由邻域像素的中间值而不是平均值决定的。
3.锐化滤波图像的平滑处理会使图像的边缘纹理信息受到损失，图像变得比拟模糊，如果需要突出图像的边缘纹理信息，那么可以通过锐化滤波器实现，它可以消除或减弱图像的低频分量从而增强图像中物体的边缘轮廓信息，使得除边缘以外的像素点的灰度值趋向于零。
常用的锐化滤化主要方法有梯度法、拉普拉斯算子法等。
4. 均值滤波采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声〔如椒盐噪声〕。
领域平均法有力地抑制了噪声，同时也由于平均而引起了模糊现象，模糊程度与领域半径成正比。
几何均值滤波器所到达的平滑度可以与算术均值滤波器相比，但在滤波过程中会丧失更少的图像细节。
谐波均值滤波器对盐噪声效果更好，但是不适用于胡椒噪声。
它善于处理像高斯噪声那样的其他噪声。
逆谐波均值滤波器更适合于处理脉冲噪声，但它有个缺点，就是必须要知道噪声是暗噪声还是亮噪声，以便于选择适宜的滤波器阶数符号，如果阶数符号选择错了可能会引起灾难性的后果。
5. 自适应维纳滤波它能根据图像的局部方差来调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。
它的最终目标是使恢复图像与原始图像的均方误差最小。
该方法的滤波效果比均值滤波器效果要好，对保存图像的边缘和其他高频局部很有用，不过计算量较大。
维纳滤波器对具有白噪声的图像滤波效果最正确。
6.直方图均衡化有些图像在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚。
这时可以通过直方图均衡化将图像的灰度范围分开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，通过调整图像灰度值的动态范围，自动地增加整个图像的比照度，使图像具有较大的反差，细节清晰。
其优势是能够使得处理后图像的概率密度函数近似服从均匀分布，其结果扩X了像素值的动态范围，是一种常用的图像增强算法。
缺乏之处是不能抑制噪声。
7.比照度增强法有些图像的比照度比拟低，从而使整个图像模糊不清。
这时可以按一定的规那么修改原来图像的每一个象素的灰度，从而改变图像灰度的动态范围。
8.平滑噪声有些图像是通过扫描仪扫描输入、或传输通道传输过来的。
图像中往往包含有各种各样的噪声。
这些噪声一般是随机产生的，因此具有分布和大小不规那么性的特点。
这些噪声的存在直接影响着后续的处理过程，使图像失真。