常见的图像增强方法有_图像中值滤波的算法实现

常见的图像增强方法有_图像中值滤波的算法实现1.对比度拉升采用了线性函数对图像的灰度值进行变换2.Gamma校正采用了非线性函数(指数函数)对图像的灰度值进行变换这两种方式的实质是对感兴趣的图像区域进行展宽,对不感兴趣的背景区域进行

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1. 对比度拉升

采用了线性函数对图像的灰度值进行变换

2. Gamma校正

采用了非线性函数(指数函数)对图像的灰度值进行变换

这两种方式的实质是对感兴趣的图像区域进行展宽,对不感兴趣的背景区域进行压缩,从而达到图像增强的效果

3. 直方图均衡化

将原始图像的直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为1(理想情况)的图像,从而达到提高对比度的作用。直方图均衡化的实质也是一种特定区域的展宽,但是会导致整个图像向亮的区域变换。当原始图像给定时,对应的直方图均衡化的效果也相应的确定了。

4. 直方图规定化

针对直方图均衡化的存在的一些问题,将原始图像的直方图转化为规定的直方图的形式。一般目标图像的直方图的确定需要参考原始图像的直方图,并利用多高斯函数得到。

5. 同态滤波器

图像的灰度图像f(x,y)可以看做为入射光分量和反射光分量两部分组成:f(x,y)=i(x,y)r(x,y).入射光比较的均匀,随着空间位置变化比较小,占据低频分量段。反射光由于物体性质和结构特点不同从而反射强弱很不相同的光,随着空间位置的变化比较的剧烈。占据着高频分量。基于图像是由光照谱和反射谱结合而成的原理设计的。

 

基于HSV空间的彩色图像增强方法

针对于灰度图像,我们主要有以上的几种处理方法,但是针对于彩色图像,由于存在RGB分量,故而不能直接将灰度图像的处理方法应用。因为直接对每一个分量使用灰度增强的方法会导致颜色的紊乱发生。

而我们可以将RGB图像转化为其他空间的图像,比如:我们可以将RGB空间的图像转换为HSV空间的图像。HSV分别指色调,饱和度,亮度。由于调整HSV三个不同的量,我们可以得到比较直观的……

 

附:

http://wenku.baidu.com/link?url=Q7O72Mx8eCNg1zSrTC0vh0Fh0-3DirkatBD9Y-nqdURXwZVEoNdDcvOk7SbDA8u0O_v4ZaBsoVtacy55LAJuQWxmSyKgQDdtSfRFVBPt1PG

http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/18601501

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