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

反比例函数图像性质：

反比函数的图像是在一个坐标轴上有两根相互对称的曲线而组成，性质分别为：①单调性、②面积、③图想表达、④对称性。

1、反比例函数y=xk（k≠0）的图象是双曲线；

2、当k＞0，双曲线的两支分别位于第一、第三象限，在每一象限内y随x的增大而减小。

3、当k＜0，双曲线的两支分别位于第二、第四象限，在每一象限内y随x的增大而增大。

注意：反比例函数的图象与坐标轴没有交点。

反比例函数中比例系数k的几何意义

在反比例函数y=xk图象中任取一点，过这一个点向x轴和y轴分别作垂线，与坐标轴围成的矩形的面积是定值|k|。

在反比例函数的图象上任意一点象坐标轴作垂线，这一点和垂足以及坐标原点所构成的三角形的面积是|k|2，且保持不变。

空间域增强：

通常空间域增强可以直接对图像像素点进行处理，空间域增强可以由式所示：g(x,y)=T[f(s,y)]。

输入图像用 f (x, y)表示，增强后的图像用 g (x, y)表示，T能对图像像素集合进行操作是增强函数，若T仅定义在像素点上，每次只对图像单个像素点处理，而与其邻域无关，则T表示的是一种点操作，又称空域变换增强。

图像增强的方法主要又两大类：空间域法和频率域法。

1、空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理；

2、频率域法是在图像的某种变化域内，对图像的变化系数值进行某种修正，然后通过逆变换获得增强图像。频率域法属于间接增强的方法，低通滤波、同态图像增强均属于该类；空间域法属于直接增强的方法，它又可分为灰度级校正、灰度变换和直方图修正，直方图均衡属于空间域单点增强的直方图修正法。

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遥感技术的应用是人类视觉在波谱范围上的扩展和从物体表面向内部的延伸。即使在可见光部分，人眼可区分的色彩约三千多种，但对于黑白图像，人眼能区分的灰度级只有二三十个；而在非可见光波段，需要将原始图像的灰度值转换到0～255灰度区间才有利于人眼观察。

但是如果以256个灰度级来描述一幅黑白遥感图像，我们获得的原始图像的灰度值很难均匀分布在0～255之间，而是常常集中在某一段灰度范围之内，图像的反差小，对比度差，不利于人眼的分辨，所以需要对遥感图像进行增强处理。

参考资料来源：百度百科—遥感图像处理

参考资料来源：知网—遥感图像增强方法的研究

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