基于空间域的图像增强技术应用

空间域图像增强是图像处理中重要的技术之一，其中噪声添加是关键步骤。通过使用imnoise函数，可以添加不同类型的噪声，如高斯白噪声和椒盐噪声。高斯白噪声具有幅度均匀分布的特点，而椒盐噪声则在图像中产生黑点（如胡椒）和白点（如盐粒），这些噪声通常由图像传感器、传输信道等产生。

图像增强改善图像质量，提升其视觉效果或便于机器分析。将探讨图像增强的主要应用、基本理论、分类及常用方法。 图像增强的应用 图像增强技术已广泛应用于各个领域，包括： 医学诊断: 增强 X 光片、CT 影像等医学图像，辅助医生识别病变区域。 航空航天: 处理卫星图像，用于军事侦察、地图测绘等领域。 工业检测: 提高工业电视图像清晰度，例如在煤矿中克服光线不足带来的影响。 图像增强的基本理论 图像增强通过特定算法突出图像中的重要信息，同时抑制无关信息。其目标是使图像更符合人眼视觉特性或机器分析需求。 图像增强是一个权衡的过程，需要在增强目标信息（如边缘）和抑制噪声之间取得平衡。 图像增强的分

Matlab图像增强技术探索。涵盖了图像增强的范围压缩、倾斜切片、低通和高通滤波器、阈值数字负处理。

在孟买大学，数字图像处理课程涵盖了Msc IT/Msc CS/工程学等多个专业流中。上传的代码包含了大纲中的实践内容。

图像增强与复原是图像处理的基础技术之一，详细介绍了在SEM图像处理中使用Matlab进行图像增强与复原的方法和应用。

基于同态滤波算法，提出了一种新的图像增强方法。该方法通过利用图像的频率信息，将图像分为低频和高频成分。对低频成分应用同态滤波，提升图像对比度；对高频成分不进行处理，保持图像细节。实验结果表明，该方法能够有效提高图像质量，增强图像对比度，同时保留图像细节。

对图像进行优化增强和亮化处理，同时实施图像二值化操作，以获得清晰的单黄线提取结果。

该程序提供了基于Matlab的小波图像增强源代码，适用于图像处理领域。使用小波变换技术，能有效提升图像的清晰度和对比度。源代码详细注释，便于学习和定制。

在现实生活中，由系统采集设备所获取的图像和视频，在周围环境光照不足的情况下容易出现对比度下降、细节丢失、色彩失真等问题。这些问题严重影响了图像后续处理与应用的效果。因此，有效地对低照度图像进行增强显得尤为重要。分析了低照度环境下图像质量降低的原因及其特性，探讨了当前常用的图像增强算法，并基于实际情况对这些算法进行了改进和优化。