图像对比度增强_图像对比度增强目的和意义

数字图像处理的常用方法

饱和度是指图像中颜色的强度。当颜色完全饱和时，它看起来生动而明亮。增加饱和度将增强你的图像的色彩度，而降低饱和度将使变得具有柔和和朦胧感。

数字处理常用的方法有：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割。

图像对比度增强_图像对比度增强目的和意义

1、图像变换：2、图像编码压缩：

由于图像阵列比较大，如果直接在空间域中进行图像处理，这样涉及的计算量会比较大。因此，我们一般采用各种图像变换的方法，如变换、傅立叶变换、离散余弦变换等一些间接处理技术，将空间域的处理转变为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

图像编码压缩技术能够减少描述图像的数据量，从而可以节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。图像编码压缩能够在不失真的基础上获得，同时也可以在允许的失真条件下开始。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。

数字图像处理概述

简单来说，一幅图像可以认为就是一个二维函数f(x,y)，x，y表示位置，函数值就表示该位置处的图像的灰度值或者是强度。当，x，y , f 都是离散值的时候，我们将该图像称为数字图像，也就是说灰度值是由有限数量的组成的，每个灰度值都有其特定的位置和幅值。数字图像处理就是指我们使用计算机来处理这些数字图像。

图像处理具体止步于哪些领域或者其他相关领域（比如图像分析或者是计算机视觉）从哪里开始，并没有一致的看法。有时，用输入和输出都是图像这一规范来对数字图像处理的范围进行界定。这是人为的认定，其实并不准确，比如，在这种定义下，连求一幅图像的平均值（输出是一个数）都不能算是图像处理的范围。

计算机视觉的目标是使用计算机来模拟人的视觉，包括理解并且根据输入采取行动。图像分析领域则是处在图像处理和计算机视觉之间。

中级处理涉及的范围比较广，如对图像进行分割（将图像不同的区域或者目标分离），而后对不同的目标进行分类，中级处理是以图像作为输入，但是输出是从这些图像中提取到不同特征，比如图像的轮廓信息，各个物体的标识。而高级图像处理涉及到“理解”图像上的内容，形成一些认知功能。

本书中，将数字图像处理的范围界定为，输入和输出都是图像的处理，也包括从图像中提取特征的处理，也包括图像中各个目标的识别。

图像增强的方法有哪些

<3>当 α=-1，b=255 时，原始图像的灰度值反转

图像增强的方法包括线性灰度增强、亮度工具来提亮图像、饱和度增亮颜色、直方图均衡化等。

有以下几种情况：

1、线性灰度增强。

线性灰度增强，将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。在曝光不足或过度的情况下，图像的灰度可能局限在一个很小的灰度范围内，这时图像可能会很模糊不清。利用一个线性单值函数对图像内的每一个像素做线性拓展，将会有效地改善图像的视觉效果。

2、用亮度工具来提亮图像。

亮度是指图像曝光的光亮。传统方法上，这将取决于相机镜头的快门速度。快门速度会让最少的光线进入，而较慢的快门速度会让最多的光线进入。为增加亮度，可以把亮度滑块（工具）通过向右移动，使更多的光线进入并产生更亮的色调，而降低亮度会导致更暗的色调。

4、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。

图像增强的方法有哪些

图像增强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。

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。

选择硬件也是必须要考虑的重要因素图像增强处理与机器视觉相关联，图像的效果好坏受传感器、噪声、曝光方式以及外界环境干扰等因素的干扰。对原始图像进行改善使其符合特定需求就是图像注意：由于图像的灰度值位于 0 至 255 区间之内，所以需要对灰度值进行溢出判断增强。，如果您想了解更多机器视觉相关的产品（例如工

线性灰度变换和非线性灰度变换哪个用的更多

一、灰度线性变换

g(x)=αf(x)+β

3、用饱和度增亮颜色。

（1）图像灰度上移变换：DB=DA + 50

（2）图像对比度增强变换：DB=DA 1.5

（3）图像对比度减弱变换：DB=DA 0.8

（4）图像灰度反色变换：DB=255 - DA

<1>当 α=1，b=0 时，保持原始图像

<2>当 α=1，b!=0 时，图像所有的灰度值上移或下移-----------（提升图像的亮度）

<4>当 α>1 时，输出图像的对比度增强

<5>当 0<α<1 时，输出图像的对比度减小

<6>当 α<0 时，原始图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求补

微光夜视技术通过核心器件什么得到对比度增强的图像

图像的灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像的灰度，从而改善图像的质量，凸显图像的细节，提高图像的对比度。灰度线性变换的计算公式如下所示

1、首先微光夜视技术是用电真空和电子光学等技术。

2、其次实现光子图像、电子图像、光子图像的转换。

3、在转换过程中，通过对电子图像的增强实现对光子图像的增强，从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体并没有明确的界限。一种有用的做法是在这个连续的统一体中考虑三种典型的计算处理，即低级、中级、高级处理。低级处理涉及一些基本作，比如图像降噪，对比度增强，图像锐化等，低级处理输入和输出都是图像为特征。进而达到在有微弱光线照明下的夜间观察的一种技术。