图像增强算法：空间域和变换域

图像增强（Image Enhancement）是数字图像处理的基本内容之一，也是完整的图像处理系统中重要的预处理技术。它是指按照特定的需要突出图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息。其主要目标是：通过对图像的处理，使图像比处理前更适合一个特定的应用。这类处理并不能增加原始图像的信息，而只能增强对某种信息的辨识能力，是为了某种应用目的去改善图像质量，处理的结果更适合于人的视觉特性或机器识别系统。

图像增强可能的处理包括：去除噪声、增强边缘、提高对比度、增加亮度、改善颜色效果和细微层次等。

图像增强的方法可分为空间域和变换域两种。在图像处理中，空间域是指由像素组成的空间。空间域的图像增强算法是直接在空间域中通过线性或非线性变换来对图像像素的灰度进行处理，从根本上说是以图像的灰度映射变换为基础的，所用的映射变换类型取决于增强的目的。变换域增强方法是首先将图像以某种形式转换到其他空间（如频域或者小波域）中，然后利用该空间的特有性质对变换系数进行处理，最后通过相关的变换再转换到原来的图像空间中，从而得到增强后的图像。空间域增强方法因其处理的直接性，相对于频域增强复杂的空间变换，运算量相对要少，因此广泛应用于实际中。本节重点介绍空间域的图像增强算法，图像变换及变换域增强的相关内容将在本章的第4节中详细介绍。(www.xing528.com)

空间域增强的方法主要分为点处理和邻域（模板）处理两大类：点处理是作用于单个像素的空间域处理方法，包括图像灰度变换、直方图处理、伪彩色处理等技术；而邻域处理是作用于像素邻域的处理方法，包括空域平滑和空域锐化等技术。