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图像增强

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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，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

基本信息

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，对其进行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，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。后者空间域法中具有代表性的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行某种修正，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，扩展对比度。邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。平滑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。

应用概况

数字图像处理在40多年的时间里，迅速发展成一门独立的有强大生命力的学科，图像增强技术已逐步涉及人类生活和社会生产的各个方面，下面我们仅就几个方面的应用举些例子。

航空航天领域的应用：早在60年代初期，第3代计算机的研制成功和快速傅里叶变换的提出，使图像增强技术可以在计算机上实现。1964美国喷气推进实验室(jpl)的科研人员使用ibm7094计算机以及其它设备，采用集合校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片成功的进行了处理。随后他们又对“徘徊者8号”和“水手号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂地数字图像处理，使图像质量得到进一步的提高，从此图像增强技术进入了航空航天邻域的研究与应用。同时图像增强技术的发展也推动了硬件设备的提高，比如1983年landsat-4的分辨率为30m，而如今发射的卫星分辨率可达到3-5m的范围内。图像采集设备性能的提高，使采集图像的质量和数据的准确性和清晰度得到了极大地提高。
生物医学领域的应用：图像增强技术在生物医学方面的应用有两类，其中一类是对生物医学的显微光学图像进行处理和分析，比如对红细胞、白细胞、细菌、虫卵的分类计数以及染色体的分析；另一类应用是对x射线图像的处理，其中最为成功的是计算机断层成像。1973年英国的emi公司在制造出第一台x射线断层成像装置。由于人体的某些组织，比如心脏、乳腺等软组织对x射线的衰减变化不大，导致图像灵敏度不强。由此图像增强技术在生物医学图像中得到广泛的应用。
工业生产领域的应用：图像增强在工业生产的自动化设计和产品质量检验中得到广泛应用，比如机械零部件的检查和识别、印刷电路板的检查、食品包装出厂前的质量检查、工件尺寸测量、集成芯片内部电路的检测等等。此外计算机视觉也可以应用到工业生产中，将摄像机拍摄图片经过增强处理、数据编码、压缩送入机器人中，通过一系列的控制和转换可以确定目标的位置、方向、属性以及其它状态等，最终实现机器人按照人的意志完成特殊的任务。
公共安全领域的应用：在社会安全管理方面，图像增强技术的应用也十分广泛，如无损安全检查、指纹、虹膜、掌纹、人脸等生物特征的增强处理等等。图像增强处理也应用到交通监控中，通过电视跟踪技术锁定目标位置，比如对有雾图像、夜视红外图像、交通事故的分析等等。

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