影象增強演算法

影象增強演算法是增強影象所用的方法，分為基於空域的演算法和基於頻域的演算法兩大類：

一、基於空域的演算法是對影象中的畫素點進行操作。

二、基於空域的演算法處理時直接對影象灰度級做運算，基於頻域的演算法是在影象的某種變換域內對影象的變換系數值進行某種修正，是一種間接增強的演算法，分為點運算演算法和鄰域去噪演算法：

1、點運算演算法即灰度級校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使影象成像均勻，或擴大影象動態範圍，擴充套件對比度。

2、鄰域增強演算法分為影象平滑和銳化兩種：平滑一般用於消除影象噪聲，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。