图像增强（Image enhancement）

图像增强（Image Enhancement）是一种图像处理技术，其主要目的是通过特定算法和方法改善图像的视觉效果或提升图像中目标特征的识别能力。它主要包括以下几个方面：

• 提高图像质量：针对原始图像可能存在的噪声、模糊、低对比度等问题进行处理，以提升整体图像的质量。
• 突出重要信息：通过强调图像中的某些感兴趣的特征（如边缘、纹理等），使得这些特征在视觉上更加显著，有助于人眼观察或机器识别系统的进一步分析。
• 抑制非关注特征：减少或消除对目标检测或识别无用甚至有干扰的信息，比如背景噪声、杂散光斑等。
• 灰度变换与对比度调整：通过调整图像的灰度等级分布，可以实现对比度扩展、直方图均衡化等操作，从而增强图像的整体对比度，使图像细节更易于分辨。
• 彩色增强：对于彩色图像，可以通过色彩空间转换、饱和度调整等方式来优化图像的色彩表现，使其更适合于显示、打印或机器学习应用。
• 适应特定应用需求：不同的应用场景下，图像增强的目标各异，如医学影像需要清晰呈现病灶细节，而安防监控领域则要求能有效识别运动目标等。

需要注意的是，图像增强并不能增加原始图像的真实信息量，只是通过改变图像数据的表示方式来优化视觉效果或者便于后续处理。同时，过度的增强可能会导致图像失真，甚至丢失部分原有信息。

常用的图像增强方法包括但不限于以下几种：

• 对比度与亮度调整：
• 对比度增强：通过改变图像像素的动态范围来提升图像的明暗对比。
• 亮度调整：直接增加或减少图像整体的亮度水平。
• 直方图均衡化（Histogram Equalization）：
• 直接应用全局直方图均衡化，重新分配图像的灰度级分布，从而增强整体对比度。
• 局部直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）：对图像进行分块并分别进行直方图均衡化，以保留局部区域的对比度特性。
• 几何变换：
• 翻转（Horizontal/Vertical Flip）
• 旋转（Rotation）
• 裁剪（Cropping）
• 变形（Warping）
• 缩放（Scaling）
• 颜色空间转换与色彩增强：
• HSV/HSL色彩空间调整
• 饱和度增强
• 色调、饱和度、亮度（HSL/HSV）独立调整
• 滤波操作：
• 高斯模糊（Gaussian Blur）用于降噪或者模拟运动模糊
• 中值滤波（Median Filtering）用于消除椒盐噪声
• 自适应滤波器（如自适应高斯滤波）根据图像局部特性调整滤波参数
• 非线性变换：
• 指数变换（Exponential Transformation）
• Gamma校正（Gamma Correction）：用于修正显示器的非线性响应，也可以作为图像增强手段提高图像的整体对比度。
• 噪声抑制：
• 去除椒盐噪声、高斯噪声等各类噪声
• 使用Wiener滤波、BM3D等高级降噪算法
• 深度学习方法：
• 利用神经网络模型进行图像超分辨率、去雾、去雨滴、去噪声等任务。

在实际应用中，这些技术常常结合使用，为特定场景下的图像分析、机器视觉、医学影像处理、安防监控等领域提供更好的图像输入。例如，在计算机视觉和深度学习项目中，数据增强（Data Augmentation）是一种常用的技术手段，通过对训练样本进行一系列随机的图像增强操作，可以有效扩充训练集，提高模型的泛化能力。