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空域增强技术读书报告 陈丹丹 2008200712由于各种外界因素的影响，使获得的原始图像存在不同程度地不规则的噪声或干扰等问题。当无法知道与图像退化有关的定量信息时,可以使用图像增强技术较为主观地改善图像的质量。空域图像增强是图像处理的一个重要技术，它能有效改善图像整体或局部特征，从而改善视觉效果。空域增强技术是图像增强技术中一类基本的基于图像域的图像处理技术。空域增强是提高图像视觉质量的重要手段，已有的技术包括基于像素点的和基于模板的两大类。对第一类，介绍了利用图像间运算的方法，直接利用灰度映射进行灰度变换的方法和利用直方图变换的方法。对第二类，介绍了一些典型的线性滤波和非线性滤波技术。另外还讨论了局部增强技术。空域是指由像素组成的空间，所以空域增强技术是直接作用于像素的。该技术对图像的每次处理是对单个像素进行的或者是对像素及其邻域进行的。点操作分为灰度点操作和几何操作：其方法包括图像间的一些运算规则，直接利用灰度映射进行灰度变换，利用直方图变换进行图像增强等方法。对图像进行操作可用算术运算（加减乘除）和逻辑运算（补、与、或、异或）。直接灰度映射的典型方法有图像求反，增强对比度，动态范围压缩，灰度切分。直方图是图像的一种统计表达，它反映了图像中灰度的分布情况。它反映了图像中各灰度的含量，并不反映图像的空间信息，只展示具有一定灰度级的像素的数目或频数，通过对图像的直方图进行改变可以改善图像的质量。直方图变换包含直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化是指图像经灰度变换后，使得灰度的概率密度分布变为常数，即均匀分布。它是一种自动调节图像对比度质量的算法。使用的方法是灰度级变换。其基本思想是变换原始图像的直方图为均匀分布，扩大像素灰度值的动态范围增强图像整体对比度（反差）。它实质是减少图像的灰度以换取对比度扩大，需要注意是不能将同一灰度值的各个像素变换到不同灰度级上。它不改变灰度出现的次数，所改变的是出现次数所对应的灰度级，由此不改变图像的信息结构，力图使等长区间内出现的像素数接近相等。直方图规定化是指变换图像灰度直方图为指定的分布，从而有选择地增强某个灰度范围内的对比度。其步骤借助直方图均衡变换实现规定的灰度映射。直方图均衡化与直方图规定化相比：均衡化自动增强整个图像的对比度，但是不能用于交互方式的图像增强应用，具体的增强效果不易控制，处理的结果总是得到全局均衡化的直方图，实际中需要变换直方图后满足指定的形状。而直方图规定化有选择地增强，须给定需要的直方图，特定增强的结果。基于模板的技术是指通过对像素及其邻域进行计算而增强图像的线性滤波技术及非线性滤波技术。空域滤波是利用模板进行卷积（系数数值随功能变化）来进行的。卷积的离散表达式，基本上可以理解为模板运算的数学表达式： G(x,y)=f*h= 空域滤波器按数学形态分类可分为线性滤波器（高通、低通、带通）和非线性滤波器（最大值、最小值、中指）。按处理效果可分为平滑滤波器和锐化滤波器。 线性平滑滤波器邻域平均法：用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑。它是一种利用Box模板对图像进行卷积运算的图像平滑方法。 （x,y是从0到N-1的值） 其系数都是正的，并且保证灰度值的范围即所有系数之和为1。例如3*3模板：随着模板尺寸的增大，对噪声消除效果增强，但图像变得模糊，即边缘细节变小。线性平滑滤波器加权平均法：不同位置的系数采用不同的值。一般认为：离模板中心近的像素对滤波贡献大，所以中心系数大；而周围系数小。系数的实用取值：最外周边系数为1，内部系数成正比例增加，中间系数最大。线性平滑滤波器的算法简单，计算速度快，但是在降噪同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处，邻域越大，模糊程度越严重。为解决这种情况可采用细节的局部平滑算法，通过如何选择邻域的大小、形状和方向，如何选择参加平均的点数以及邻域各点的权重系数。非线性平滑滤波器1-D中值滤波,2-D中值滤波, 中值滤波器。中值滤波器的消除噪声效果与模板的尺寸和模板中参与运算的像素数有关，还有模板的形状或模板中参与运算的像素所构成图案的形状有关。其作用：既消除噪声又保持细节（不模糊），在一定条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效，计算方便。非线性锐化滤波器是利用微分锐化图像。在离散空间微分用差分实现，两个常用的差分模板为 平滑滤波器与锐化滤波器都能减弱或消除傅里叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其他分量，从而增强某些频率分量的效果。但平滑滤波器减弱了高频分量增强低频分量，平滑图像的细节，而锐化滤波器则相反。两者