图像处理——名词解释

1.图像二值化( Image Binarization)

就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。
只有图像只有0和255组成,大于某阈值设为255小于某值设为0.

0黑,255是白

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2.灰度图

把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级,称为灰度。灰度范围为0-255,共256个等级。

3.直方图均衡化

是利用图像直方图对对比度进行调整的方法,这种方法使亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
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4.图像锐化(image sharpening)

是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差,因此也被称为边缘增强

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5.图像平滑

是指受传感器和大气等因素的影响,遥感图像上会出现某些亮度变化过大的区域,或出现一些亮点(也称噪声)。这种为了抑制噪声,使图像亮度趋于平缓的处理方法就是图像平滑。图像平滑实际上是低通滤波,平滑过程会导致图像边缘模糊化。

图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊,为了减少这类不利效果的影响,这就需要利用图像锐化技术,使图像的边缘变的清晰。

6.增强图像

中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合。

有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。在这里插入图片描述

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