1 引言 图像增强是指按照某种特定的需求,突出图像中有用的信息,去除或者削弱无用的信息。图像增强的目的是使处理后的图像更适合人眼的视觉特性或者易于机器识别。在医学成像、遥感成像、人物摄影等领域,图像增强技术都有着广泛的应用。图像增强同时可以作为目标识别,目标跟踪,特征点匹配,图像融合,超分辨重构等图像处理算法的预处理算法。 本文主要从空域和频域两个
图像增强一般并不能增加原图像信息,但是能针对一些成像条件,突出微弱信号,使信息更容易分辨。图像增强算法根据处理过程所在的空间不同,可分为基于空间域的算法和基于频率域(变换域)的算法两大类(还有一类是彩色增强),如下图所示: 1. 空间域图像增强算法 空间域图像增强算法直接对图像进行点运算或邻域处理。 点运算...
现代增强方法利用先进的算法和技术来提高图像的质量和分辨率。以下是几种常见的现代增强方法：3.1 超分辨率重建 超分辨率重建通过从低分辨率图像生成高分辨率图像，提升图像的细节和清晰度。常见的方法包括基于插值的方法、基于学习的方法和基于稀疏表示的方法 基于插值的方法通过插值算法（如双线性插值、双三次插值等）填...
ACE算法源自retinex算法,可以调整图像的对比度,实现人眼色彩恒常性和亮度恒常性,该算法考虑了图像中颜色和亮度的空间位置关系,进行局部特性的自适应滤波,实现具有局部和非线性特征的图像亮度与色彩调整和对比度调整,同时满足灰色世界理论假设和白色斑点假设。 第一步:对图像进行色彩/空域调整,完成图像的色差校正,得到空域...
直方图均衡化是一种常用的图像增强算法,通过拉伸图像的灰度级别来增强图像的对比度。在直方图均衡化中,我们首先计算原始图像的直方图,然后根据直方图的数据分布情况,对原始图像进行非线性变换,使其灰度级别更加均匀分布。这种算法可以增加图像的动态范围,提高图像的整体对比度,使得图像更加清晰。二、拉普拉斯算子拉普拉斯算子...
图像增强就是通过一定手段来增强图像的对比度,使得其中的人物或者事物更加明显,有利于后边的识别等处理。本章介绍几个传统的图像增强算法,并给出matlab实现代码,看一看不同算法的实现效果,最后再介绍一下深度学习在图像增强上的应用。 01 直方图均衡 在直方图中,如果灰度级集中于高灰度区域,图像低灰度就不容易分辨,...
1.直方图均衡图像增强 2.小波变换图像增强算法 3.偏微分方程图像增强算法 4. 分数阶微分方程增强算法 5 Retinex 图像增强算法 6 基于深度学习的图像增强算法 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理,增...
二.空间域增强 空间域增强：直接对图像像素灰度进行操作。 包括：点处理：增强过程中对每个像素的处理，...