Python 语言学习——应用1.3 数字图像处理（第三节，图像增强（上））

1.基本概念

• 图像增强（Image Enhancement）：指不考虑图像降质原因，利用各种数学方法和变换手段，增强图像中人们感兴趣部分或提高有用的图像特征的清晰度.从图像质量来看，图像增强提高了图像的可懂度，改善了图像的视觉效果.

2.主要方法 

        1.基于灰度级变换的图像增强

• 灰度级变换，即借助变换函数T ，将输入像素 灰度值 f(x,y) 映射成新的 g(x,y) ，通过改变像素 的亮度来增强图像。一般都是将过暗的图像灰度值进行重新映射，扩展灰度级范围，使其分布在整个灰度值区间，因此通常称为扩展（stretching）。
• 线性灰度级变换：基本线性变换函数为 tana ，或者分段线性灰度级变换，有：

•  非线性灰度级变换：对数变换，指数变换，幂次变换。

        2.基于直方图修正的图像处理

• 灰度直方图定义： 灰度直方图表示的是数字图像中每一灰度级与 其出现频数（即该灰度上出现像素的数目）间的统计关系。横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数或者 相对频数。、