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2.2 图像增强的分类及方法
图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看岑是一种二文信号，对其进行基于二文傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波法，可以去掉图中的噪声；采用高通滤波法，怎可以增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波法等，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源图像附加一些信息或变换数据，有选择的突出图像中感兴趣的特征或者一直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[3]。
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，目的或试图向城乡均匀，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何瑞华两种。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、统计差值法等。
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