图像增强方法综述

摘要：本文聚焦图像增强技术，详细回顾其从传统空间域、频率域方法到现代深度学习技术的发展历程，深入剖析各类方法的原理、应用场景、优势与局限，并全面探讨其在医学、遥感、工业等领域的应用，以及未来面临的发展趋势与挑战，旨在为图像增强技术的研究与实践提供系统而深入的参考。

关键词：图像增强；空间域方法；频率域方法；

一、引言

（一）图像增强的定义与目标

图像增强作为数字图像处理关键任务，旨在运用特定算法优化图像视觉品质或凸显关键信息，服务于人类视觉感知与计算机视觉分析，核心在于强化特定图像特征而非还原原始面貌。

（二）研究背景与意义

在实际应用中，图像受采集设备性能与环境因素干扰，常出现低光模糊、低对比度、噪声污染等问题。图像增强技术可有效改善这些问题，在医学影像诊断、安防监控识别、遥感地理分析等领域，显著提升图像信息提取与分析的准确性与效率，具有不可忽视的实用价值。

（三）相关文献综述方法

综合参考冈萨雷斯所著《数字图像处理》经典理论及近年来学术前沿研究成果，系统梳理空域和频域传统方法及深度学习增强策略，构建起图像增强领域的研究体系架构，为后续深入分析提供坚实理论支撑。

二、图像增强方法分类

（一）空间域方法

1. 灰度变换方法：线性变换依公式s=ar+b灵活调控灰度值，其中a与b分别主宰对比度与亮度变化。如加权变换可增强图像亮度，负片变换实现图像反转，操作简便直观。非线性变换则以对数变换 s = c* log（1+r）和幂次变换 s = c* ry 为代表，在扩展动态范围上表现卓越，能有效挖掘图像暗区或亮区隐藏细节，适配特殊图像增强需求。

2. 直方图处理：直方图精准呈现图像灰度分布格局。全局直方图均衡化通过重新分配灰度，促使像素均匀散落于整个灰度区间，实现对比度的整体性提升；局部直方图均衡化采取分块策略，针对局部对比度欠佳图像精准发力。CLAHE 作为改进方案，巧妙规避过度增强弊端，保障增强效果均衡适度。

3. 空间滤波：均值滤波器作为低通滤波典型，虽能有效平滑图像、削减噪声，却易造成细节模糊；高通滤波器如拉普拉斯算子，专注于强化边缘与纹理细节，凸显图像高频特征；中值滤波等非线性滤波器在椒盐噪声去除方面独具优势，可在抑制噪声同时较好维持边缘完整性，为图像滤波提供多元选择。

（二）频率域方法

1. 傅里叶变换基础：借助傅里叶变换，图像从空间域精准映射至频率域，清晰解构低频成分承载的大尺度结构信息与高频成分蕴含的细节信息，为频率域处理锚定方向。

2. 常见频率域滤波方法：低通滤波精准筛除高频噪声，还原图像平滑质感；高通滤波聚焦增强高频分量，凸显边缘与细节轮廓；高提升滤波融合高低通优势，在稳固全局亮度基础上强化边缘，依图像特质与增强诉求灵活选用。

3. 空间域与频率域方法对比：频率域方法在应对周期性噪声时优势显著，然其涉及复杂傅里叶变换及频域运算，计算成本高昂，实时应用面临挑战；空间域方法直接操控像素，原理简单、执行高效，二者在处理逻辑与应用场景上形成互补。

三、基于深度学习的图像增强

（一）深度学习技术的引入

1. 卷积神经网络（CNN）：SRCNN 凭借多层卷积架构，深度挖掘低分辨率图像潜在信息，成功实现高分辨率重建；ResNet 变种借助残差学习机制，高效学习图像增强模式，有效缓解梯度消失问题，大幅提升增强效果与训练效率。

2.生成对抗网络（GAN）：GAN 基于对抗博弈架构，判别器与生成器协同进化。Pix2Pix 精准实现图像跨模态增强转换；EnhanceGAN 在暗光增强与纹理修复领域表现出众，为图像增强开辟创新路径。

3. Transformer 模型：视觉 Transformer 依托独特全局注意力机制，打破传统 CNN 局部感知局限，在图像复原与增强任务中精准捕捉长距离依赖关系，展现强大全局建模能力，重塑图像增强技术格局。

（二）基于深度学习方法的优势与局限

深度学习方法自适应学习能力超群，能自动捕捉复杂非线性增强规律，从容应对多样化任务场景。但其模型训练高度依赖海量标注数据，计算资源消耗惊人，对硬件设备性能要求严苛，成为限制其大规模普及应用的关键因素。

四、图像增强的典型应用

（一）医学影像

CT 影像增强技术精准提升软组织等低对比度组织可视化程度，助力医生捕捉细微病变；X光图像经去噪与对比度强化处理，显著提升病灶辨识度，为医学精准诊断筑牢根基，降低误诊漏诊风险，在医疗影像分析中扮演关键角色。

（二）遥感图像

高分辨率重建算法显著提升卫星遥感图像地形地貌、植被生态细节解析力，为地理测绘、生态监测、农业估产提供高精度数据支撑；云层去除技术借助频域滤波专长或深度学习智能识别能力，有效排除云层干扰，提升遥感图像有效信息占比，增强数据可用性与可靠性。

（三）工业检测

在工业制造环节，图像增强技术深度赋能缺陷检测流程，清晰凸显产品表面裂纹、孔洞等瑕疵，保障产品质量底线；纹理分析功能于复杂材质背景中精准提取目标纹理特征，助力材料识别与质量分级，提升工业生产智能化管控水平。

五、发展趋势与挑战

（一）发展趋势

传统与深度学习融合成必然趋势，深度整合先验知识与数据驱动学习优势，打造兼具高效性与智能性的混合模型；实时图像增强需求催生轻量化模型创新，如 MobileNet 系列持续优化，适配嵌入式设备资源限制，拓展应用边界；跨模态融合探索持续升温，红外与可见光图像融合增强技术蓬勃发展，提升复杂环境感知敏锐度与精准度。

（二）面临的挑战

数据匮乏困境严峻，大规模高质量标注图像数据集构建面临样本采集、标注成本及隐私安全等难题；模型泛化性能瓶颈突出，复杂多变应用场景下模型稳定性与适应性亟待提升；计算资源需求巨大，深度学习模型训练与部署对高端 GPU 等硬件依赖严重，限制技术下沉与普惠应用，成为行业发展亟待攻克的关键障碍。

六、结论

图像增强技术从传统空间域、频率域方法稳健迈向深度学习时代，实现智能化跨越，在多领域成果斐然。展望未来，伴随计算架构革新、数据生态完善与跨学科协同创新，有望突破现存桎梏，在高效、智能、普适道路上持续深耕，深度赋能各行业视觉信息处理流程，重塑图像应用价值体系，开启全新发展篇章。

参考文献

[1]Gonzalez， R. C.， & Woods， R. E. （2018）. 数字图像处理 （第四版）. 北京： 机械工业出版社.

[2]Goodfellow， I.， et al. （2016）. 深度学习. 北京： 人民邮电出版社.

[3]Wang， Z.， et al. （2018）. "ESRGAN： Enhanced super-resolution generative adversarial networks." ECCV.

[4]Zhang， K.， et al. （2017）. "Beyond a Gaussian denoiser： Residual learning of deep CNN for image denoising." IEEE TIP.

[5]Ronneberger， O.， et al. （2015）. "U-Net： Convolutional networks for biomedical image segmentation." MICCAI.