图像增强在图像模式识别中扮演重要角色，其目标是通过信息处理增强有利于模式识别的特征，抑制不利于识别的信息，从而扩大图像中不同物体特征间的差异，为后续信息提取与识别提供良好基础。图像增强方法主要分为三大类别：点增强、空域增强与频域增强。

点增强涉及图像的灰度变换与几何变换。灰度变换作为图像处理的基本操作，通过改变图像数据占据的灰度范围，实现对比度增强或对比度拉伸，不改变图像内的空间关系。几何变换则包括图像的平移、镜像、缩放与旋转，实现图像的基本坐标变换及缩放功能。

空域增强着重于强化图像的空间信息，包括物体的位置、形状与大小等。图像中的高频率特征通常反映于物体边缘轮廓的灰度值急剧变化，而低频率特征则表现在平滑物体内部的均匀灰度。根据需求，可以分别增强图像的高频与低频特征。高频增强能够突出物体边缘，实现图像锐化，适用于人脸比对等场景。低频增强则用于图像平滑处理，常用于噪声消除。

频域增强则针对图像全局增强，不同于空域增强的局部处理。通过将图像从空间域变换到频率域，利用傅里叶变换进行滤波操作。在频率域空间的滤波同样可通过卷积实现，因此，傅里叶变换与卷积理论成为频域滤波技术的基础。

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文章来源：天狐定制

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