邊緣增強

圖像增強處理的一種。它是將圖像（或影像）相鄰像元（或區域）的亮度值（或色調）相差較大的邊緣（即影像色調突變或地物類型的邊界線）處加以突出強調的技術方法。經邊緣增強後的圖像能更清晰地顯示出不同的物類型或現象的邊界，或線形影像的行跡，以便於不同的物類型的識別及其分布範圍的圈定。

基本介紹

• 中文名：邊緣增強
• 外文名：edge enhancement
• 釋義：圖像增強處理的一種
• 作用：邊緣處加以突出強調
• 實現方式：利用相關掩膜技術
• 類別：測繪科學

基本概念

圖像增強是按特定的要求將一幅圖像中的某些信息突出，同時消弱某些信息的處理方法。例如利用相關掩膜技術，將原圖像(影像)拷製成一張正膜片和一張負膜片，並使兩張不同性質的膜片精確重疊，在曝光沖印時，將兩張膜片相互錯動很小的距離，這樣得到一張相應影像有稍許錯位鑲邊的圖像，其大部分影像正負抵消，而其邊緣部分出現一亮線(或暗線)，達到從背景中突出影象邊界線的顯示效果，使圖像達到增強。通過圖像增強處理後的圖像對於某些特定的套用是很有效的。
常見的圖像增強技術有直方圖修改、圖像平滑、圖像銳化、彩色處理技術等。圖像增強包括圖像的對比度增強、亮度增強和輪廓增強等。

邊緣及邊緣檢測

圖像有邊緣。儘管計算機神通廣大，但也不可能處理沒有邊緣的圖像。圖像的邊緣是圖像最本質的特徵。它是指周圍像素灰度值有階躍性變化或屋頂狀變化的那些像素的集合。Poggio說:“邊緣或許對應著圖像中物體(的邊界)或許並沒有對應著圖像中物體(的邊界)，但是邊緣具有十分令人滿意的性質，它能大大地減少所要處理的信息但是又保留了圖像中物體的形狀信息”。邊緣廣泛存在於圖像中物體與背景之間、物體與物體之間。因此，它是圖像分割所依賴的重要特徵。
圖像的邊緣檢測(或叫邊緣增強)是使圖像的輪廓更加突出圖像處理方法。它是一種重要的區域處理技術。在對圖像進行將征提取之前，一般都需要進行邊緣檢測，然後再進行二值化處理。邊緣檢測將突出圖像的邊緣，邊緣以外的圖像區域通常被削弱甚至被完全去掉。處理後邊界的亮度與原圖中邊緣周圍的亮度變化本成正比。

邊緣增強成像與進展

在一般地成像過程中，我們獲得的圖像是物場的光強度信息。而在很多套用中，成像關注的主要是物場的特徵細節，如邊緣輪廓等，這就需要對物場進行邊緣增強處理，以突出所需的邊緣輪廓等細節信息。為了獲得物場的邊緣增強圖像，一種辦法是對獲得物場的強度圖像通過計算機進行圖像處理，但是這種辦法受限於獲得的強度圖像本身的信息量以及圖像的解析度與質量等各種因素，不能獲得更多物場的信息；另一種辦法是通過成像系統對物場的信息進行處理後直接獲得邊緣增強信息，這種辦法需要在成像系統中套用不同的光學元件來實現信息處理，可以實現對物場的振幅和相位等細節信息的增強。實際上這兩種方法一個是後期處理一個是前期處理，所套用的理論基礎本質上是一致的。
在空間域來看物場的邊緣部分，一般是指物場的邊界或復振幅變化劇烈的地方，而非邊緣的區域，則為物場的緩變區域。一般地，物場可由一個函式來描述，若對該函式求微分，則物場的緩變區的微分值較小，而物場邊緣突變區的微分值較大。由此可見，通過對物場進行微分處理，可以獲得物場的邊緣增強信息。
在頻譜域來看物場的邊緣部分，指的是物場空間頻譜的高頻部分信息，而非邊緣區域，則為空間頻譜的低頻部分。由此可見，通過對物場的頻譜進行調控或選擇，也可以獲得物場的邊緣增強信息。
近年來，在圖像處理與獲取中不論是通過在空間域或是頻譜域操作來獲得圖像邊緣增強都得到廣泛研究，已經在圖像處理，天文探測，模式識別等領域得到大量套用。其中，很多都是利用空間濾波來實現對物場進行變換或頻譜調製來獲得邊緣增強，例如，用透過率隨坐標變化的濾波器、複合正弦光柵等可以實現對物場求微分以獲得邊緣增強；可以通過高通濾波器，去除或抑制物場的低頻分量(由於物場大部分能量都集中在其低頻分量上，高通濾波將使物場的能量損失一大部分)，使圖像的襯度提高，獲得更清晰的邊緣；還可以對物場進行希爾伯特變換，特別是渦旋濾波的提出與發展，可以幾乎不損失物場能量而實現邊緣的增強，使得這一方法具有很大的套用前景。除了利用空間濾波獲得邊緣增強，利用全息技術在不同距離或條件下記錄的物場信息對物場進行拉普拉斯差分重建也可以獲得邊緣增強。

圖像增強算法概述

隨著成像技術和計算機技術的不斷發展，數字圖像己經成為人們口常生活中必不可少的組成部分，各種成像手段和設備大量用於數字娛樂、身份識別、智慧型交通、醫療病症檢測、軍事監管等。由於夜間光照不足、大霧、沙塵等影響，捕獲圖像中突發事件如相機運動、或是場景中目標運動等，都會使採集的圖像或是圖像序列遭受損失，存在成像模糊、噪聲污染及曝光不均等問題，為此，圖像增強顯得尤為重要。
綜合分析相關文獻，圖像增強技術可歸為空域方法和頻域方法。直接對像素值施用相應的操作以獲得增強效果，如灰度變換、直方均衡、直方匹配等方法;而頻域方法中，圖像首先被轉換到頻率域，也就是說第一步先要進行傅立葉變換。頻率增強方法中，所有的增強運算元都是在進行傅立葉變換之後進行的，然後再進行傅立葉逆變換以得到增強後的圖像。這些增強運算元通常用於調整圖像亮度、對比度或是灰度級分布，作為結果的輸出圖像的像素值根據所套用的變換函式得以改觀。空域方法具有理論簡單，算法複雜度低，可廣泛套用於實時領域圖像增強，缺點是缺少很強的自適應能力。而頻域圖像增強方法依賴於頻域信息變換處理，其作用於相
應的變換係數。這些頻域的圖像增強方法，具有算法的複雜性較低，相應變換及特性套用性好等優點，其主要缺點是不能滿足對圖像的所有部分都能較好增強，且算法難於應付自適應的圖像增強。

隨著各領域人們對高質量圖像需求的不斷增加，對圖像色彩及圖像中場景各部分細節要求越來越高，如何獲取高質量圖像以及如何將低質量退化圖像進行增強以達到更好的套用目標需求，越來越成為研究者們關注的焦點，而帶給人們更多視覺感知信息的彩色圖像和具有更高圖像細節質量的高動態範圍圖像帶給人們更多的研究興趣。

實現方式

例如利用相關掩膜技術，將原圖像（影像）拷製成一張正膜片和一張負膜片，並使兩張不同性質的膜片精確重疊，在曝光沖印時，將兩張膜片相互錯動很小的距離，這樣得到一張相應影像有稍許錯位“鑲邊”的圖像，其大部分影像正負抵消，而其邊緣部分出現一亮線（或暗線），達到從背景中突出影象邊界線的顯示效果，使圖像達到增強。邊緣增強還可通過其它方法或計算機處理來實現。