灰度变换与空间滤波

[乖女锁不住]

图像在成像、采集、传输、处理等过程中不可避免的会造成某些降质。说白了就是图像可能会不清晰，采集中未突出所需部分，例如有噪音、散斑、运动模糊等等。所以我们要进行图像增强，达到我们想要的，最清晰的效果。图像增强是指对图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等进行强调。今天所说的灰度变换和空间滤波正是图像增强的两种方法。 灰度变换主要针对独立的像素点进行处理，通过改变原始图像数据所占据的灰度范围而使图像在视觉上得到良好的改变。所以他属于点处理。 对比度拉伸。图像对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，即指一幅图像灰度反差的大小。一般来说对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽；而对比度小，则会让整个画面都灰蒙蒙的。 比特分割。在灰度图中，像素值的范围为[0, 255]，即共有256级灰度。在计算机中，我们使用8比特数来表示每一个像素值。因此可以提取出不同比特层面的灰度图。比特层面分层可用于图片压缩。如使用高四位比特层表示原有的八层比特平面。 空间滤波就是直接在灰度值上，做一些滤波操作。滤波是图像处理中常用的技术，可以锐化图像、模糊图像、去除噪声、增强图像等等。简单来说，就是用一个n×n的矩阵扣在图像上，用模板中每一个元素对扣住的范围中对应的像素进行数学操作，将产生的数值赋给模板中心点所对应。 灰度变换和空间滤波都是图像增强的一种手段，且都是在空间域中操作的。空间域处理主要分为灰度变换与空间滤波两类，灰度变换在图像的单个像素上操作，主要以对比度和阈值处理为目的。空间滤波涉及改善性能的操作，如通过图像中每一个像素的领域处理来锐化图像。