「空间域增强是什么」什么是空间域图像增强

空间域增强是什么,什么是空间域图像增强

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图像空域增强和频域增强的基本原理是什么

空间域与频率域的区别是什么

简述频域图像处理与空间域图像处理的关系

图像的频率域增强有哪些方法

一、图像空域增强和频域增强的基本原理是什么

图像增强的目的是改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理。通过图像增强可以减少图像噪声，提高目标与背景的对比度，亦可以强调或抑制图像中的某些细节。例如，消除照片中的划痕，改善光照不均匀的图像，突出目标的边缘等。根据处理的空间可以将图像增强分为空域法和频域法，前者直接在图像的空间域（或图像空间）中对像素进行处理，后者在图像的变换域（即频域）内间接处理，然后经逆变换获得增强图像。空域增强可以分为点处理和区处理，频域增强可以分为低通滤波，高通滤波，带通滤波和同态滤波。扩展资料常用的图像增强处理方式包括灰度变换、直方图修正、图像锐化、噪声去除、几何畸变校正、频域滤波和彩色增强等。由于图像增强与感兴趣的物体特性、观察者的习惯和处理目的密切相关，尽管处理方式多种多样，但它带有很强的针对性。因此，图像增强算法的应用也是有针对性的，并不存在一种通用的、适应各种应用场合的增强算法。于是，为了使各种不同特定目的的图像质量得到改善，产生了多种图像增强算法。这些算法根据处理空间的不同分为基于空间域的图像增强算法和基于变换域的图像增强算法。基于空间域的图像增强算法又可以分为空域的变换增强算法、空域的滤波增强算法以及空域的彩色增强算法；基于变换域的图像增强算法可以分为频域的平滑增强算法、频域的锐化增强算法以及频域的彩色增强算法。尽管各种图像增强技术已取得了长足的发展，形成了许多成熟、经典的处理方法，但新的增强技术依然在日新月异地发展完善，不断推陈出新，其中尤其以不引起图像模糊的去噪声方法（如空域的局部统计法）和新的频域滤波器增强技术（如小波变换，K－L变换等）最为引人瞩目。参考资料来源：百度百科-
图像增强

二、空间域与频率域的区别是什么

图像的空间域是指图像平面所在的二维平面，对于空间域的图像处理主要是对像元灰度值的改变，其位置不变。
图像的频率域是图像像元的灰度值随位置变化的空间频率，以频谱表示信息分布特征，傅立叶变换能把遥感图像从空间域变换到只包含不同频率信息的频率域，原图像上的灰度突变部位、图像结构复杂的区域、图像细节及干扰噪声等信息集中在高频区，，而原图像上灰度变化平缓部位的信息集中在低频区。
二者可以通过傅里叶变换，因为在频率域就是一些特性比较突出，容易处理。
比如在空间图像里不好找出噪声的模式，如果变换到频率域，则比较好找出噪声的模式，并能更容易的处理。
二者关系：空间域与空间频率域可互相转换。
在空间频率域中可以引用已经很成熟的频率域技术,处理的一般步骤为：①对图像施行二维离散傅立叶变换或小波变换,将图像由图像空间转换到频域空间。
②在空间频率域中对图像的频谱作分析处理,以改变图像的频率特征。
即设计不同的数字滤波器,对图像的频谱进行滤波。
频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中。
你是指在图像处理技术上的空间域和空间频率域吧？二者可以通过傅里叶变换，因为在频率域就是一些特性比较突出，容易处理。
比如在空间图像里不好找出噪声的模式，如果变换到频率域，则比较好找出噪声的模式，并能更容易的处理。
具体名词解释如下：空间域 英文： spatial domain。
释文： 又称图像空间(image space)。
由图像像元组成的空间。
在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。
空间频率域。
英文： spatial frequency domain。
释文：
以空间频率(即波数)为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加,图像中各种空间频率成分的组成和分布称为空间频谱。
这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理。
二者关系：空间域与空间频率域可互相转换。
在空间频率域中可以引用已经很成熟的频率域技术,处理的一般步骤为：①对图像施行二维离散傅立叶变换或小波变换,将图像由图像空间转换到频域空间。
②在空间频率域中对图像的频谱作分析处理,以改变图像的频率特征。
即设计不同的数字滤波器,对图像的频谱进行滤波。
频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中。
如图像恢复、图像重建、辐射变换、边缘增强、图像锐化、图像平滑、噪声压制、频谱分析、纹理分析等处理和分析中。
须注意,空间频率(波数)的单位为米 -l或(毫米)-1等。
你是指在图像处理技术上的空间域和空间频率域吧？二者可以通过傅里叶变换，因为在频率域就是一些特性比较突出，容易处理。
比如在空间图像里不好找出噪声的模式，如果变换到频率域，则比较好找出噪声的模式，并能更容易的处理。
具体名词解释如下：空间域 英文：spatialdomain。
释文：又称图像空间(imagespace)。
由图像像元组成的空间。
在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。
空间频率域。
英文：spatialfrequencydomain。
释文：以空间频率(即波数)为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加,图像中各种空间频率成分的组成和分布称为空间频谱。
这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理。
二者关系：空间域与空间频率域可互相转换。
在空间频率域中可以引用已经很成熟的频率域技术,处理的一般步骤为：①对图像施行二维离散傅立叶变换或小波变换,将图像由图像空间转换到频域空间。
②在空间频率域中对图像的频谱作分析处理,以改变图像的频率特征。
即设计不同的数字滤波器,对图像的频谱进行滤波。
频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中。
如图像恢复、图像重建、辐射变换、边缘增强、图像锐化、图像平滑、噪声压制、频谱分析、纹理分析等处理和分析中。
须注意,空间频率(波数)的单位为米-l或(毫米)-1等。

三、简述频域图像处理与空间域图像处理的关系

二者可以通过傅里叶变换，因为在频率域就是一些特性比较突出，容易处理。比如在空间图像里不好找出噪声的模式，如果变换到频率域，则比较好找出噪声的模式，并能更容易的处理。具体名词解释如下：
空间域 英文： spatial domain。 释文： 又称图像空间(image
space)。由图像像元组成的空间。在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。 空间频率域。 英文： spatial
frequency domain。 释文：
以空间频率(即波数)为自变量描述图像的特征,可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加,图像中各种空间频率成分的组成和分布称为空间频谱。这种对图像的空间频率特征进行分解、处理和分析称为空间频率域处理或波数域处理。
二者关系：
空间域与空间频率域可互相转换。在空间频率域中可以引用已经很成熟的频率域技术,处理的一般步骤为：①对图像施行二维离散傅立叶变换或小波变换,将图像由图像空间转换到频域空间。②在空间频率域中对图像的频谱作分析处理,以改变图像的频率特征。即设计不同的数字滤波器,对图像的频谱进行滤波。频率域处理主要用于与图像空间频率有关的处理中。如图像恢复、图像重建、辐射变换、边缘增强、图像锐化、图像平滑、噪声压制、频谱分析、纹理分析等处理和分析中。须注意,空间频率(波数)的单位为米
-l或(毫米)-1等。

四、图像的频率域增强有哪些方法

答：通常采用把像素分入特定区域的区域法和寻求区域之间边界的境界法