一、图像增强任务
降噪
边界增强
对比度增强
去模糊
图像复原
二、点操作
通过转换像素强度来改变对比度和亮度；将相同的新强度值分配给具有给定原始值的所有像素；例如 仿射（线性）映射：
1、负像
2、幂律变换
3、对比拉伸
4、直方图相关处理
（1）直方图均衡（或展平）
将单调图 T(i) 应用于强度，以使强度直方图的峰值降低（变平）。
（2）示例
例1
例2
例3
5、时间过滤
100帧弱光序列，直方图均衡
三、空间滤波器(卷积)
空间域增强基于小范围（邻居）中的像素。这意味着变换后的强度由邻域内那些点的灰度值决定，因此空间域增强也称为邻域运算或邻域处理。
1、Box Filter
2、linear filters（Sharpening）
3、边缘增强
边缘检测可以参考下面链接Opencv学习笔记 边缘检测Opencv实现边缘检测
https://skydance.blog.csdn.net/article/details/107805904计算机视觉 特征检测与匹配 边缘检测
https://skydance.blog.csdn.net/article/details/124675066
4、Rectangular filter
5、高斯噪声
高斯平滑的例子
四、频域图像增强
1、一些重要的傅里叶变换对
2、频域过滤
3、应用示例
4、幅度与相位
