[人工智能]20220129学习记录- 北交opencv基础 第二章

1.图像增强的几种方式：

空间域增强：

1）代数运算? s=255-r：反色(很好理解，懒得放图了）

加法运算：通过多张照片求平均去噪，照片越多去噪越明显

应用：天文（星系）照片

减法运算应用：判断是否有入侵物

乘法运算：使用01的二值化musk遮罩获取目标区域

应用：抠图

?

2）灰度变换：例如将灰度集中的图片进行灰度拉伸，灰度平均分布时落在人眼敏感区的灰度则相应增大，参数A=d/b, 输出d大于输入b时，则为拉伸，且d越大拉伸效果越明显。

宏观上，可分为线性变换和非线性变换：下图为线性变换

改进版：分段处理

对数变换（图略）

幂次变换：在0，1区间，幂指数（伽马）大于一时拉伸高灰度，小于一时拉伸低灰度

?3）空间域滤波：直方图变换比例为变换函数的导数

频域增强：

4）频域滤波（对x,y傅里叶变换），用高通/低通滤波器，一般噪声是高频噪声