Matlab图像处理二:图像增强

1、图像平滑是去除图像噪声、平滑图像的关键步骤。可通过均值滤波、中值滤波实现。自行实现时，需根据滤波核大小计算邻域像素值的平均或中位数，以平滑图像。利用Matlab自带函数实现更为便捷，通过调用相关函数即可自动完成平滑操作。其中，中值滤波效果通常优于均值滤波。

2、图像增强分为空间域和频率域两类。空间域滤波直接在图像像素上进行计算，通常通过模板与邻域像素进行运算，得到新响应。在处理时，需解决边缘像素的边界问题，通常采用收缩、常数填充或复制边界模式填充图像等策略。Matlab提供imfilter函数进行多维滤波。

3、通过傅里叶变换将图像转至频域，选取R分量处理，进行高斯滤波去除低频，卷积运算后在对数域中相减，得到高频增强图像。最后通过对比度拉伸增强，尤其是自适应直方图均衡化，以提高图像对比度与清晰度。此方法适用于需要突出高频细节的图像处理需求，如医学图像、卫星遥感图像等。

4、傅里叶变换 傅里叶变换分为连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。连续傅里叶变换用于非周期信号，而离散傅里叶变换应用于离散信号，包括一维离散傅里叶变换和二维离散傅里叶变换。在数字图像处理中，二维离散傅里叶变换尤为重要。

5、图像增强主要分为空域法与频域法。空域法直接对图像中的像素点进行操作，而频域法则通过变换域内的图像操作，如傅里叶变换、DCT变换等，对系数进行修改，再逆变换以得到处理后的图像。首先，让我们探讨灰度变换增强的基础知识。在图像处理中，`impixel`函数用于获取像素值。

图像增强图像增强的研究目的和意义

1、图像增强作为图像处理的关键领域，其研究目的和意义主要在于提升视觉信息的传递效率和理解能力。在人类日常生活中，图像占据信息传递的80%，因此保持图像质量的清晰度至关重要。

2、图像增强旨在优化图像的视觉表现，通过针对特定图像的应用场景，有选择性地增强图像的整体或局部特性。 这种处理可以使得原本模糊的图像变得更加清晰，或者突出图像中某些特别感兴趣的特征。 增强处理还会增大图像中不同物体特征之间的差异，同时抑制不感兴趣的特征，以提升图像的整体质量和信息含量。

3、总的来说，图像增强的主要目的是改善图像的视觉质量和可识别度，为后续的图像处理和分析提供更为准确、清晰的图像数据。

4、图像增强的目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的的增强图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特征。图像增强简介 增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合。

5、图像增强的目的是提高图像的质量和清晰度，包含图像去噪、图像锐化、图像增强、图像变换、图像修复和图像压缩。图像去噪 图像去噪是指去除图像中的噪声，噪声是指图像中不需要的随机信号，它会降低图像的质量和清晰度。

什么是遥感地质图像增强处理?

1、地质信息遥感图像增强处理目的是通过选择合理的图像处理方法，改善图像的视觉效果，突出遥感地质调查所需要的有用信息。 1 常用的图像增强处理方法 在遥感地质应用方面，图像增强处理方法按照主要增强的信息内容可分为波（光）谱特征增强和空间特征增强两大类。

2、地质信息遥感图像增强处理的主要目的是通过选择合适的图像处理方法，以改善图像的视觉效果，并突出遥感地质调查所需的有用信息。根据增强的信息内容，常用的图像增强处理方法可以分为两大类：波（光）谱特征增强和空间特征增强。

3、从数学意义上理解，任何图像的增强处理都是对图像特征施行某种变换。 遥感图像能为视觉感受且可作为参数描述的特征是灰度、颜色、纹理和形状等。增强就是根据图像数据的这些特征参数，结合显示介质和人的视觉系统特点，选择某种从原始图像到增强图像的变换。

4、遥感图像的预处理是后期的遥感图像增强和信息提取的准备工作，这种前期的预处理结果的成功与否，直接影响到后面的因伤增强相信息提取的效果。就一般的数字图像处理而言，图像的预处理包括图像条纹、噪声去除、几何精纠正和灰度调整等。遥感图像处理可分为两类：一是为光学处理；二是遥感数字图像处理。

5、为了突出岩石地层、控煤构造和含煤区小构造、含煤地层及煤层等信息，增加图像的可解译程度，提高解译效果，针对地质条件复杂和重点含煤区，利用ENVI遥感图像处理软件作进一步的数字图像增强处理，以达到有效提取相关信息的目的。

6、图像恢复处理的目的是为进一步作增强或分类处理提供高质量的可供使用的图像数据，故也称预处理。有关地面接收站在向用户提供CCT磁带之前一般都作了例行（粗制）的恢复处理。