常見問題

• 圖像效果增強的作用

  1、銳化圖像的特征（如：邊緣，邊界）使得圖像更利于分析。
  2、不增加圖像的信息內容，但是增加特定特征的動態(tài)范圍（ dynamic range ），使該特征更容易被檢測和識別。

• 圖像增強方法有哪些？

  圖像增強的方法是通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應特性相匹配。
  在圖像增強過程中，不分析圖像降質的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強技術根據(jù)增強處理過程所在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類。
  空域法是對圖像中的像素點進行操作，用公式描述如下：
  g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)
  其中是f(x,y)是原圖像；h(x,y)為空間轉換函數(shù)；g(x,y)表示進行處理后的圖像。
  基于空域的算法處理時直接對圖像灰度級做運算，基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內對圖像的變換系數(shù)值進行某種修正，是一種間接增強的算法。
  基于空域的算法分為點運算算法和鄰域去噪算法 。
  點運算算法即灰度級校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴大圖像動態(tài)范圍，擴展對比度。
  鄰域增強算法分為圖像平滑和銳化兩種。
  平滑一般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標識別。常用算法有梯度法、算子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計差值法等。

• 什么叫圖像增強？

  圖像增強是增強圖像中的有用信息，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合。
  有目的地強調圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。

• 圖像增強的應用有哪些？

  1、航空航天領域
  早在60年代初期，第3代計算機的研制成功和快速傅里葉變換的提出，使圖像增強技術可以在計算機上實現(xiàn)。1964美國噴氣推進實驗室(JPL)的科研人員使用IBM7094計算機以及其它設備，采用集合校正、灰度變換、去噪聲、傅里葉變換以及二維線性濾波等方法對航天探測器“徘徊者7號”發(fā)回的幾千張月球照片成功的進行了處理。隨后他們又對“徘徊者8號”和“水手號”發(fā)回地球的幾萬張照片進行了較為復雜地數(shù)字圖像處理，使圖像質量得到進一步的提高，從此圖像增強技術進入了航空航天領域的研究與應用。
  同時圖像增強技術的發(fā)展也推動了硬件設備的提高，比如1983年LANDSAT-4的分辨率為30m，而如今發(fā)射的衛(wèi)星分辨率可達到3-5m的范圍內。圖像采集設備性能的提高，使采集圖像的質量和數(shù)據(jù)的準確性和清晰度得到了極大地提高。
  2、生物醫(yī)學領域
  圖像增強技術在生物醫(yī)學方面的應用有兩類，其中一類是對生物醫(yī)學的顯微光學圖像進行處理和分析，比如對紅細胞、白細胞、細菌、蟲卵的分類計數(shù)以及染色體的分析；另一類應用是對X射線圖像的處理，其中最為成功的是計算機斷層成像。1973年英國的EMI公司在制造出第一臺X射線斷層成像裝置。由于人體的某些組織，比如心臟、乳腺等軟組織對X射線的衰減變化不大，導致圖像靈敏度不強。由此圖像增強技術在生物醫(yī)學圖像中得到廣泛的應用。
  3、工業(yè)生產領域
  圖像增強在工業(yè)生產的自動化設計和產品質量檢驗中得到廣泛應用，比如機械零部件的檢查和識別、印刷電路板的檢查、食品包裝出廠前的質量檢查、工件尺寸測量、集成芯片內部電路的檢測等等。此外計算機視覺也可以應用到工業(yè)生產中，將攝像機拍攝圖片經過增強處理、數(shù)據(jù)編碼、壓縮送入機器人中，通過一系列的控制和轉換可以確定目標的位置、方向、屬性以及其它狀態(tài)等，最終實現(xiàn)機器人按照人的意志完成特殊的任務。
  4、公共安全領域
  在社會安全管理方面，圖像增強技術的應用也十分廣泛，如無損安全檢查、指紋、虹膜、掌紋、人臉等生物特征的增強處理等等。圖像增強處理也應用到交通監(jiān)控中，通過電視跟蹤技術鎖定目標位置，比如對有霧圖像、夜視紅外圖像、交通事故的分析等等。

• 圖像增強包含哪些內容？

  圖像增強可分成兩大類：頻率域法和空間域法。
  前者把圖像看成一種二維信號，對其進行基于二維傅里葉變換的信號增強。采用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，可去掉圖中的噪聲；采用高通濾波法，則可增強邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。
  后者空間域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部鄰域中的中間像素值）法等，它們可用于去除或減弱噪聲。