图像去噪，图像增强，图像锐化是什么意思？

图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。

噪声是图象干扰的重要原因。一幅图象在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。

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。

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。

邻域什么意思，请通俗易懂的说明？

意思是集合上的一种基础的拓扑结构。有邻域公理（邻域公理是现代数学拓扑结构的基础概念）、开邻域和闭邻域、去心邻域等的研究著作。

造句1、尖劈端部邻域内的位移场假定没有采用奇异变换技术。

2、对局部邻域进行加权协方差分析，估计出该部域的最小二乘拟合平面。

3、在深井软岩条件下，巷道围岩应力状态处于岩石强度极限邻域内，围岩会产生较大的蠕变变形。

4、该算法实行群体搜索策略，由此定义了邻域搜索规则来增强个体的搜索能力，并运用马尔科夫链分析了算法的全局收敛性。

图片的锐化是什么意思？

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。扩展资料原理图像平滑趋于模糊图像中的边界和轮廓。 为了减少这种不利影响的影响，有必要使用图像锐化技术来使图像的边缘清晰。

除了在水下图像的增强处理中的去噪和对比度扩展之外，有时需要增强图像中场景的边缘和轮廓。

边缘和轮廓通常位于图像灰度突变的位置，因此可以直观地考虑提取具有灰度差异的边缘和轮廓。

envi图像增强的三种方法？

图像处理技术与机器视觉密切相关，图像在采集过程中不可避免的会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转换时量化问题等各种因素的影响，而导致图像无法达到令人满意的视觉效果，为了实现人眼观察或者机器自动分析、识别的目的，对原始图像所做的改善行为，就被称作图像增强。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。

这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。-一般而言，图像增强是根据具体的应用场景和图像的模糊情况而采用特定的增强方法来突出图像中的某些信息，削弱或消除无关信息，以达到强调图像的整体或局部特征的目的。图像增强的方法主要分为两类：空域增强法和频域增强法。

空域增强法直接针对图像中的像素，对图像的灰度进行处理；频域增强法是基于图像的Fourier变换式对图像频谱进行改善，增强或抑制所希望的频谱。 常用的图像增强方法有：

①灰度等级直方图处理：使加工后的图像在某一灰度范围内有更好的对比度；

②干扰抑制：通过低通滤波、多图像平均、施行某类空间域算子等处理，抑制叠加在图像上的随机性干扰；

③边缘锐化：通过高通滤波、差分运算或某种变换，使图形的轮廓线增强；

④伪彩色处理：将黑白图像转换为彩色图像，从而使人们易于分析和检测图像包含的信息。由于对图像质量的要求越来越高，单一的增强处理往往难以达到令人满意的效果。因此，在图像的实际增强处理中，常常是几种方法组合运用，各取所长以达到最佳的增强效果。

图像锐化的作用是什么？

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。