空域銳化演算法

① 圖像空域增強和頻域增強的基本原理是什麼

圖像增強的目的是改善圖像的視覺效果或使圖像更適合於人或機器的分析處理。通過圖像增強可以減少圖像雜訊，提高目標與背景的對比度，亦可以強調或抑制圖像中的某些細節。例如，消除照片中的劃痕，改善光照不均勻的圖像，突出目標的邊緣等。

根據處理的空間可以將圖像增強分為空域法和頻域法，前者直接在圖像的空間域（或圖像空間）中對像素進行處理，後者在圖像的變換域（即頻域）內間接處理，然後經逆變換獲得增強圖像。空域增強可以分為點處理和區處理，頻域增強可以分為低通濾波，高通濾波，帶通濾波和同態濾波。

(1)空域銳化演算法擴展閱讀

常用的圖像增強處理方式包括灰度變換、直方圖修正、圖像銳化、雜訊去除、幾何畸變校正、頻域濾波和彩色增強等。由於圖像增強與感興趣的物體特性、觀察者的習慣和處理目的密切相關，盡管處理方式多種多樣，但它帶有很強的針對性。

因此，圖像增強演算法的應用也是有針對性的，並不存在一種通用的、適應各種應用場合的增強演算法。於是，為了使各種不同特定目的的圖像質量得到改善，產生了多種圖像增強演算法。這些演算法根據處理空間的不同分為基於空間域的圖像增強演算法和基於變換域的圖像增強演算法。

基於空間域的圖像增強演算法又可以分為空域的變換增強演算法、空域的濾波增強演算法以及空域的彩色增強演算法；基於變換域的圖像增強演算法可以分為頻域的平滑增強演算法、頻域的銳化增強演算法以及頻域的彩色增強演算法。

盡管各種圖像增強技術已取得了長足的發展，形成了許多成熟、經典的處理方法，但新的增強技術依然在日新月異地發展完善，不斷推陳出新，其中尤其以不引起圖像模糊的去雜訊方法（如空域的局部統計法）和新的頻域濾波器增強技術（如小波變換，K－L變換等）最為引人矚目。

② 空間濾波的平滑、銳化濾波器的異同點及相互聯系

空域濾波技術根據功能主要分為平滑濾波與銳化濾波。 平滑濾波能減弱或消除圖像中的高頻率分量而不影響低頻分量，高頻分量對應圖像中的區域邊緣等灰度值具有較大變化的部分，平滑濾波可將這些分量濾去減少局部灰度起伏，使圖像變得比較平滑。也可用於消除雜訊，或在提取較大目標前去除太小的細節或將目標的小間斷連接起來。
銳化濾波正好相反，銳化濾波常用於增強被模糊的細節或目標的邊緣，強化圖像的細節。 忘採納~

③ 圖像增強的基本信息

image enhancement
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，對其進行基於二維傅里葉變換的信號增強。採用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，可去掉圖中的雜訊；採用高通濾波法，則可增強邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。後者空間域法中具有代表性的演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，它們可用於去除或減弱雜訊。
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據，有選擇地突出圖像中感興趣的特徵或者抑制(掩蓋)圖像中某些不需要的特徵，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，處理後的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強技術根據增強處理過程所在的空間不同，可分為基於空域的演算法和基於頻域的演算法兩大類。基於空域的演算法處理時直接對圖像灰度級做運算，基於頻域的演算法是在圖像的某種變換域內對圖像的變換系數值進行某種修正，是一種間接增強的演算法。
基於空域的演算法分為點運算演算法和鄰域去噪演算法。點運算演算法即灰度級校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴大圖像動態范圍，擴展對比度。鄰域增強演算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑一般用於消除圖像雜訊，但是也容易引起邊緣的模糊。常用演算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在於突出物體的邊緣輪廓，便於目標識別。常用演算法有梯度法、運算元、高通濾波、掩模匹配法、統計差值法等。