如果获得的一幅图像的直方图效果不理想,可以通过直方图均衡化处理技术做适当修正,实现使图像清晰的目的。这种直方图修正法是对原始图像中的像素灰度做某种映射变换,使变换后的图像灰度的概率密度是均匀分布的,即变换后的图像是一幅灰度级均匀分布的图像。这意味着图像灰度的动态范围得到了增加,从而可提高图像的对比度。<br> (3)图像的平滑:图像平滑的目的有两个:改善图像的质量和抽出对象的特征。图像的平滑可以在空间域进行,也可以在频率域进行,空间域常用的方法有邻域平均法、中值滤波和多图像平均法等;在频率域,因为噪声频谱多在高频段,因此可以采用各种形式的低通滤波方法进行平滑处理。<br> (4)图像的锐化:图像的锐化处理能增强图像的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分,形成完整的物体边界,达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。它是早期视觉理论和算法中的基本问题,也是中期和后期视觉成败的重要因素之一。与图像的平滑处理一样,图像的锐化也有空间域和频率域两种处理方法。具体方法有微分法和高通滤波法两种。<br> (5)伪彩色图像处理(伪彩色增强):伪彩色图像处理技术是从可视性角度实现图像增强的有效方法之一。利用人类视觉系统的特性,将灰度图像变成彩色图像,或者改变已有的彩色分布,无疑都会改变图像的可视性。<br> 一种常用的彩色增强方法是对原来灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的颜色以便更明显地区分它们。人为赋予的颜色常称为伪彩色,所谓伪彩色处理,就是将图像中的黑白灰度级变成不同的彩色,从而达到图像增强的效果。<br> 伪彩色图像处理可在空间域内实现,也可在频率域内实现。伪彩色图像可以是分离的彩色图像,也可以是连续彩色图像。常用的伪彩色处理方法有亮度切割技术、灰度级彩色变换(变换合成法)以及频域滤波法。<br> 5.图像的复原<br> 图像复原的主要目的是改善给定图像的质量并尽可能恢复原图像。图像在形成、传输和记录过程中,受多种因素的影响,其质量都会有所下降,典型表现为图像模糊、失真、有噪声等。这一质量下降的过程称为图像的退化。图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。图像复原的方法主要有反向滤波法和约束还原法。<br> (1)图像退化模型:图像复原处理的关键是建立退化模型。退化模型主要有连续的退化模型和离散的退化模型两种。<br> (2)运动模糊图像的复原:在建立模糊图像模型后,利用数学的方法,交给计算机进行数学处理,使不能观看的模糊图像的清晰度大为提高,使模糊图像复原。一个明显的例子是水平匀速直线运动引起模糊的复原。<br> (3)图像的几何校正:几何失真主要是由于图像中的像素点发生位移产生的,其典型表现为图像中的物体扭曲、远近比例不协调等。解决这类失真问题的方法称为几何畸变校正,简称几何校正。<br> 由成像系统引起的几何失真的校正方法有两种:一种是预畸变法;另一种是所谓的后验校正方法。几何畸变校正分两步,第一步对原图像的像素坐标空间进行几何变换,使像素落在正确的位置上;第二步是重新确定新像素的灰度值。<br> ……
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