图像增强三大模型：揭秘图像处理中的黑科技351

图像增强是图像处理中重要的技术之一，旨在提高图像的视觉质量和信噪比，赋予图像更丰富的视觉信息，便于后续分析和处理。

1. 直方图均衡化

直方图均衡化是一种经典的图像增强模型，通过修改图像像素值分布以扩大其动态范围。它将图像的直方图拉伸至整个灰度范围，使暗部细节更亮，亮部细节更暗，从而增强对比度和视觉效果。

直方图均衡化原理

直方图均衡化基于以下原理：将图像中每个像素值映射到新的灰度值，使得输出图像的像素值分布均匀分布在整个灰度范围内。具体公式为：
```
s = T(r) = (L-1) * (cdf(r) / cdf(L-1))
```
其中：
* s 为新的像素值
* r 为原始像素值
* L 为灰度级数
* cdf 为累积分布函数

通过这种映射，图像的直方图被均匀拉伸，对比度得到增强。

直方图均衡化优缺点

优点：

简单易行
增强对比度
改善视觉效果

缺点：

可能产生噪声
局部细节丢失

2. 自适应直方图均衡化

自适应直方图均衡化（CLAHE）是直方图均衡化的改进版本，通过将图像划分为局部区域并分别进行直方图均衡化来减少噪声和局部细节丢失的问题。

CLAHE原理

CLAHE将图像划分为重叠的矩形区域，然后对每个区域进行直方图均衡化。它使用邻域信息来计算每个区域的直方图，而不是使用整个图像的全局直方图。这样，图像中的不同区域可以根据其局部特性进行增强，从而避免全局直方图均衡化带来的过度增强。

CLAHE优缺点

优点：

对比度增强均匀
减少噪声和细节丢失
适用于具有不同亮度区域的图像

缺点：

计算复杂度较高
可能产生边缘伪影

3. 图像锐化

图像锐化技术通过增强图像中边缘和纹理细节来改善图像的清晰度和视觉效果。常见的锐化模型有：

卷积锐化：使用高通滤波器（如拉普拉斯算子）与图像卷积，突出边缘和纹理。
非线性锐化：使用非线性滤波器（如USM锐化）对图像进行锐化，增强边缘的同时抑制噪声。
空域锐化：直接在图像像素值上操作，通过梯度增强或拉普拉斯算子来锐化图像。