3、低通滤波器

低通滤波器，顾名思义，就是保留信号的低频分量，抑制信号的高频分量。就从一张图片来看，图像的大面积的色块或者背景主要包含了低频分量，而图像的边缘，跳跃部分以及携带的噪声通常都是属于高频分量。当把一张输入图像经过低通滤波器之后，滤除图像的高频分量，从一定意义上来讲它也会使图像变得平滑。

2。1。2 灰度变换增强

通过灰度变换实现对图像灰度信息的拉伸，从而提高图像的对比度，使图像显示得更加清晰，从而达到增强的目的。灰度变换又分为线性灰度变换和非线性的灰度变换两种。

（1） 灰度线性变换文献综述

可以用数学概念上的区间来表示一张图片的灰度信息范围的取值，但是由于这个灰度值的区间比较小，因此从视觉上来看，图片的对比度不高，也就导致了图像显示不清晰。而灰度变换就是为了实现对图像灰度范围的一个放大拉伸。

现在假设图片A，用  的灰度信息范围是在[a , b]，现在需要作的就是通过线性变化将图像的灰度信息等比例放大拉伸。如图2-1所示，在经过比例放大后的图像B，用 来表示，它的灰度取值范围拉伸为[a’,b’] 的区间范围。 和之间的关系就可以表示为：

图 2-1：线性变换示意图

灰度值的范围较小主要是因为在摄取照片的过程中有曝光不足或是曝光过度，也有可能是图像采集设备输出端太窄导致的成像过亮或是过暗。而通过线性变换就解决这样的一个问题，通过对放大系数 做出相应的改变就得到想要的灰度值的取值范围，从而提升图像的对比度。线性灰度变换可以将每个像素点的灰度进行拉伸，从而达到改善视觉效果的目的。有时为了突出显示感兴趣的部位的图像信息，忽略不感兴趣的图像信息，会对图片进行分段式的灰度变换处理，在这里就不做详细的介绍了。

（2） 非线性的灰度变换

非线性灰度变换，是用非线性的函数作为灰度变换的映射函数，从而达到非线性灰度变换的变换目的。比较常用的变换函数有指数函数变换和对数函数。输入图像，输出图像之间的变换关系，可以用公式2-2表示出来：

图 2-2：非线性变换示意图

如图2-2所示，就可以很清楚发现，灰度值从原来的[a , b]，被拉伸到现在的[a’,b’]区间范围，显然不是成一个线性的等比拉伸，这也就意味着每个像素点的灰度拉伸的长度不一样的。当我们在处理图片的时候，要求只需要对灰度值较低的区域进行拉伸，而灰度值较高的区域作较小的拉伸甚至是不做拉伸，这是我们就可以采用对数变换，以满足图片的灰度级分布和人类视觉特性的匹配。

2。1。3直方图均衡化来自~优尔、论文|网www.youerw.com +QQ752018766-

图像灰度直方图反映了灰度级和对应频率之间的关系，它可以描述出图像的概貌。通过对图像灰度级直方图的修改来实现对图像的增强处理是一种实用有效的手段，因此已被广泛的采用。

直方图均衡化是直方图修正中一种普遍采用的方法。通常来讲，一张图片的灰度级在各个频率区间内是随机分布的，而直方图均衡化就是将各个区间内灰度值的随机分布替换成等概率分布，处理后的图片在在每个灰度级的范围内分布的像素点个数就基本是相同的。

在直方图均衡化处理中一个关键的步骤，是要先将图像的灰度值进行归一化处理，处理后的灰度级可以用r来表示，其中，T（r）为变换函数，s为变换后的灰度级范围，且。另外，T(r)作为变换函数需要满足在的范围内单调递增，且的条件。