图像处理技术与机器视觉密切相关。在图像采集过程中，不可避免地会受到传感器灵敏度、噪声干扰、模数转换过程中的量化问题等各种因素的影响，导致图像的视觉效果不理想。为了达到人眼观察或机器自动分析识别的目的，对原始图像的改善称为图像增强。图像增强处理的主要内容是突出图像中感兴趣的部分，弱化或去除不必要的信息。
这样，有用的信息被增强，从而可以获得更实用的图像或将其转换成更适于人类或机器分析和处理的图像。-一般来说，图像增强就是根据具体的应用场景和图像模糊程度，采用特定的增强方法，突出图像中的某些信息，弱化或消除无关信息，从而达到强调图像整体或局部特征的目的。图像增强方法主要分为两类:空间增强方法和频域增强方法。
空间增强法直接针对图像中的像素，对图像的灰度进行处理；频域增强方法是基于图像的傅里叶变换来改善图像频谱，增强或抑制期望的频谱。常用的图像增强方法有:
①灰度直方图处理:使处理后的图像在一定的灰度范围内具有较好的对比度；
(2)干扰抑制:通过低通滤波、多图像平均、以及一些空域算子，抑制叠加在图像上的随机干扰；
(3)边缘锐化:通过高通滤波、微分运算或某种变换增强图形的轮廓线；
④伪彩色处理:将黑白图像转换成彩像，使人容易分析和检测图像中包含的信息。由于对图像质量的要求越来越高，单一的增强过程往往难以达到满意的效果。因此，在实际的图像增强处理中，往往要将几种方法结合起来才能达到最佳的增强效果。
渐变曲线不仅可以调节亮度，还可以调节色相。默认选择的是rgb，是画面整体亮度的调整。如果分别调整红色、绿色和蓝色通道，则会调整色调。直方图用来告诉图像像素的亮度分布。从左到右依次是暗部、中间色调、亮部的像素分布。
浅谈imhist函数的用法
imhist是matlab图像处理模块中的一个函数，用来获取图像中的直方图信息。在matlab的命令窗口中键入docimhist或helpimhist，可以获得该函数的帮助信息。该函数用于获取图像数据的直方图。在图像增强技术中，图像灰度直方图具有重要意义，它是直方图修正技术、直方图均衡化等图像处理技术的基础。在matlab的命令窗口中键入docimhist或helpimhist。您可以获得此功能的帮助信息。
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