圖像增強是圖像模式識別中非常重要的圖像預(yù)處理過程。圖像增強的目的是通過對圖像中的信息進行處理，使得有利于模式識別的信息得到增強，不利于模式識別的信息被抑制，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，為圖像的信息提取及其識別奠定良好的基礎(chǔ)。

圖像增強按實現(xiàn)方法不同可分為點增強、空域增強和頻域增強。

點增強

點增強主要指圖像灰度變換和幾何變換。

圖像的灰度變換也稱為點運算、對比度增強或?qū)Ρ榷壤?，它是圖像數(shù)字化軟件和圖像顯示軟件的重要組成部分。

灰度變換是一種既簡單又重要的技術(shù)，它能讓用戶改變圖像數(shù)據(jù)占據(jù)的灰度范圍。一幅輸入圖像經(jīng)過灰度變換后將產(chǎn)生一幅新的輸出圖像，由輸入像素點的灰度值決定相應(yīng)的輸出像素點的灰度值?；叶茸儞Q不會改變圖像內(nèi)的空間關(guān)系。

圖像的幾何變換是圖像處理中的另一種基本變換。它通常包括圖像的平移、圖像的鏡像變換、圖像的縮放和圖像的旋轉(zhuǎn)。通過圖像的幾何變換可以實現(xiàn)圖像的最基本的坐標(biāo)變換及縮放功能。

空域增強

圖像的空間信息可以反映圖像中物體的位置 、形狀、大小等特征，而這些特征可以通過一定的物理模式來描述。例如，物體的邊緣輪廓由于灰度值變化劇烈一般出現(xiàn)高頻率特征，而一個比較平滑的物體內(nèi)部由于灰度值比較均一則呈現(xiàn)低頻率特征。因此，根據(jù)需要可以分別增強圖像的高頻和低頻特征。對圖像的高頻增強可以突出物體的邊緣輪廓，從而起到銳化圖像的作用。例如，對于人臉的比對查詢，就需要通過高頻增強技術(shù)來突出五宮的輪廓。相應(yīng)地，對圖像的低頻部分進行增強可以對圖像進行平滑處理，一般用于圖像的噪聲消除。

頻域增強

圖像的空域增強一般只是對數(shù)字圖像進行局部增強，而圖像的頻域增強可以對圖像進行全局增強。頻域增強技術(shù)是在數(shù)字圖像的頻率域空間對圖像進行濾波，因此需要將圖像從空間域變換到頻率域，一般通過傅里葉變換實現(xiàn)。在頻率域空間的濾波與空域濾波一樣可以通過卷積實現(xiàn)，因此傅里葉變換和和卷積理論是頻域濾波技術(shù)的基礎(chǔ)。