图像增强的方法
图像增强的方法主要分为基于空间域和基于频率域两大方面：
1. 基于空间域的图像增强方法：这种方法是对图像中的像素点进行操作，直接对图像灰度级做运算。常用的方法有直方图均衡化方法和Retinex方法等。
2. 基于频率域的图像增强方法：这种方法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。常用的方法有同态滤波方法等。
此外，还有一些其他的图像增强方法，如灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，这些方法的目的是使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。还有一些平滑算法，如均值滤波、中值滤波等，用于消除图像噪声，但也可能引起边缘的模糊。还有一些锐化算法，如梯度法、算子、高通滤波等，用于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。
