图像增强方法的研究与实现文献综述

图像增强旨在改善图像的视觉质量，是图像处理领域的关键技术之一，被广泛应用于医学影像分析、遥感图像解译、计算机视觉等领域。

本文首先阐述了图像增强的基本概念，包括图像退化模型、图像质量评价指标等。

接着，重点围绕空间域、频率域和基于深度学习的图像增强方法，对国内外研究现状进行了详细梳理和分析，并对各种方法的优缺点进行了比较。

最后，对图像增强技术的未来发展趋势进行了展望，指出深度学习、多模态融合等方向将成为未来研究的热点。

关键词：图像增强；空间域；频率域；深度学习；图像质量评价

图像增强技术作为数字图像处理领域的重要研究方向之一，旨在通过算法改善图像的视觉效果，增强图像中目标特征的可识别性。

具体来说，图像增强是利用各种数字图像处理技术，有选择地突出图像中的某些信息，同时抑制一些无用信息，从而使图像更适合于特定应用场景或人类视觉观察。

图像增强技术在众多领域发挥着至关重要的作用，例如：
医学影像分析：增强医学图像（如X光片、CT扫描、MRI图像）的对比度和清晰度，有助于医生更准确地诊断疾病。

遥感图像解译：消除遥感图像中的噪声和失真，突出地物特征，为资源勘探、环境监测等提供可靠的数据支持。

计算机视觉：改善图像质量，为目标检测、图像识别、视频分析等计算机视觉任务提供更优质的输入数据。