图像增强的方法

图像增强有一些比较基本的方法：

为了更好地评估不同插值算法的表现，在nearest neighbor、bicubic和Lanczos插值法之间进行对比研究仍是一个具有挑战性的任务。由于难以确定这些方法中哪一种能获得更为优异的性能表现,因此对其评价标准的选择也是一个值得深入探讨的问题。在实际应用中,PNSR指标的可靠性如何仍需进一步验证

不可行的方法：

令原始图像是G₀，则通过连续应用高斯滤波和拉普拉斯滤波分别获得第一次和第二次处理结果；将原始图象与进行第二次拉普拉斯滤波后的图象相减（得到的结果定义为L₀），并乘以一个系数可实现显著提升对比度的效果。然而，在此过程中由于引入了高频信息而导致噪声出现

艺人在过去曾提到选择一个合适的数值作为阈值，并且该数值可以帮助将细节与噪声区分开来。而如何确定这个合适的数值呢？是否通过网格搜索的方式来确定？

现在知道的能用来图像增强的方法：

1.一些基本的图像增强算法。

上面的这个方法是一些基本的方法。

几种比较常用的方法中有一种被称为Retinex法的图像去噪策略效果显著，在实验中表现良好。然而，在实际应用中发现结果似乎是被一层无形的滤镜所覆盖的现象令人困惑，并且这一发现让人想起了之前的Imageshop项目

该软件似乎暗示发现了Retinex这一方法与其它图像增强技术存在显著差异。目前不深入探讨这个问题。

还有比较常用的方法就是 比如芸姐给的方法：

清除工作区变量及指令窗口
读取原始SEM图像
导入原始SEM图像到工作区变量中
计算全局均值与方差
执行增强操作
滤波器尺寸设置为3x3
权重向量设定为[0.4, 0.02, 0.4]
增强强度设为4.0
开始计时
对图像应用自定义局部统计函数mylocstat，并输出增强后的图像矩阵fsem_enh
结束计时并记录耗时t_nlfilter
将结果归一化并转换为uint8类型以适应显示需求
展示处理前后的SEM图像对比图：
左侧显示原始SEM图像并标注为"SEM Image"
右侧显示经非线性滤波增强后的SEM图像并标注为"Enhanced SEM Image"

这个方法也能提高。但是这个好像是基于全局的方法。

这个里面需要调节的两个参数。

分为E和k两种情况。若希望增强效果，则建议E的取值高于1。目前尚不清楚如何合理选择参数设置。

第三个比较可行的是：