图像增强处理的方法基本上可以分为空间域处理及频率域处理两大类。
图像内各像素的灰度值是图像的重要数据。图像在生成和传输过程中常受到各种噪声 源的干扰和影响而使图像质量变差，往往得不到理想的灰度值。反映在图像上，噪声使原本均匀和连续变化的灰度突然变大或变小，形成一些虚假的物体边缘或轮廓。抑制或消除噪声 而改善图像质量的过程称为图像增强处理。
空间域处理是指在原图像上直接进行数据运算，被操作者是图像像素的灰度级。它又 可以分为两类：一类是对图像进行逐点运算，称为点运算；另一类是在与像素点邻域有关的 空间域进行，称为局部计算。空间域图像增强处理主要是应用某种数学模式直接改变图像像 素灰度值的变换，这种变换只同灰度级有关而与像素的坐标无关，因此，这种变换仅仅改变 像素点的灰度深浅程度。
频率域处理是指在修改图像傅里叶变换基础上，增强我们感兴趣的频率分量，然后将 修改后的傅里叶变换值再做傅里叶的逆变换，从而便得到了增强的图像。由于频率域的处理 需要进行两次变换，与空间域相比，需要较多的处理时间，并且处理过程不够直观。
（文章摘自：高亮度LED照明与开关电源供电）
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