图像增强有什么作用，适用哪些场景？

很多学习数字图像处理的朋友，都会去了解图像增强。拍摄或者采集得到的原图常会存在偏暗、模糊、有噪点等问题，图像增强可以优化画面质量，图像增强也是计算机视觉领域里一项基础技术。

图像增强能够根据需求突出画面里有用的信息，弱化干扰信息。对于暗光环境拍下的照片，借助图像增强调整亮度与对比度，还原隐藏的画面细节;对于存在噪点的图像，可以通过降噪处理，让画面更加干净。在日常摄影、工业检测、医学影像识别等领域，图像增强都能发挥作用，帮助人眼或者机器更好识别画面内容。

图像增强分为空域处理和频域处理两类。空域方式直接对图片像素进行调整，操作简单高效;频域处理则先转换图像数据，完成优化之后再还原图像，适合处理复杂的画面缺陷。如今还有不少基于深度学习的方案，可以自动完成图像增强，减少人工调节参数的工作量。

在使用图像增强的时候，需要把握好调整的尺度。过度调节容易造成画面色彩失真、边缘出现伪影，反而破坏图像原本的信息。不同场景对图像增强的标准不一样，人像照片看重色彩自然，工业检测图像则优先保证目标物体细节完整。

图像增强不等同于图像复原，它不需要还原图像原始样貌，只需要满足当下的使用需求。无论是普通用户优化照片，还是开发人员搭建视觉识别项目，合理运用图像增强，都可以提升图像的可用性。

(图文无关)

免责声明：本文仅为数字图像处理科普内容，不同图像增强算法处理效果存在差异，处理重要影像资料前请做好原图备份，本文不构成专业项目落地指导。

标签： 图像增强、图像处理、图像清晰度、低光