基于图像增强的前端预处理技术-第1篇

20/22基于图像增强的前端预处理技术第一部分图像噪声的产生原因和影响 2第二部分傅里叶变换应用于图像降噪原理 4第三部分小波变换在图像锐化中的优势 7第四部分直方图均衡化增强图像对比度原理 10第五部分统计信息法用于图像增强优缺点 13第六部分图像校正的几何变换种类和应用 14第七部分图像质量评估指标详解 17第八部分智能图像增强算法的性能评估方法 20

第一部分图像噪声的产生原因和影响关键词关键要点传感器噪声

1.光电二极管暗电流噪声：暗电流是由于光电二极管中的载流子在没有光照的情况下产生的随机电流，它会产生噪声。

2.光电二极管散粒噪声：散粒噪声是由于入射光子到达光电二极管时随机分布而产生的噪声。

3.电路噪声：电路噪声是由电子器件（如放大器、滤波器）产生的噪声。

量化噪声

1.量化误差：量化误差是由于图像信号在数字化过程中发生的量化操作而产生的误差，它会产生噪声。

2.截断噪声：截断噪声是由于图像信号在数字化过程中被限制在有限的范围（如0到255）而产生的噪声。

3.舍入噪声：舍入噪声是由于图像信号在数字化过程中被四舍五入而产生的噪声。

传输噪声

1.传输信道噪声：传输信道噪声是由于图像数据在传输过程中受到干扰而产生的噪声。

2.带宽限制噪声：带宽限制噪声是由于图像数据在传输过程中受到带宽限制而产生的噪声。

3.延时噪声：延时噪声是由于图像数据在传输过程中发生延时而产生的噪声。

环境噪声

1.热噪声：热噪声是由于物体中的原子或分子在热运动时产生的噪声。

2.电磁干扰噪声：电磁干扰噪声是由于电磁波干扰而产生的噪声。

3.光学噪声：光学噪声是由于光波干扰而产生的噪声。

人为噪声

1.操作错误噪声：操作错误噪声是由于操作人员的操作错误而产生的噪声。

2.数据处理噪声：数据处理噪声是由于数据处理过程中的算法错误或参数设置不当而产生的噪声。

3.存储介质噪声：存储介质噪声是由于存储介质（如硬盘、光盘）的缺陷或损坏而产生的噪声。

噪声的影响

1.图像失真：噪声会使图像产生失真，降低图像质量。

2.图像模糊：噪声会使图像模糊，降低图像清晰度。

3.图像伪影：噪声会使图像产生伪影，影响图像的视觉效果。

4.图像识别困难：噪声会使图像识别困难，降低图像识别的准确率。#图像噪声的产生原因与影响

图像噪声，是指图像信号在获取、传输过程中或图像数据在处理过程中产生的随机干扰。图像噪声的产生原因多种多样，大致可分为两类：

*

#1.成像系统产生的噪声

成像系统包括传感器、镜头、电路等组成，这些硬件器件不可避免地会产生噪声。主要包括：

-传感器噪声：传感器在采集图像信号时，由于材料的不均匀性、热噪声、闪烁噪声等因素的影响，会产生噪声。热噪声主要由热电子在半导体材料中随机运动引起的，而闪烁噪声是由于材料缺陷引起的。

-镜头噪声：镜头中的光学元件会引起散射、衍射等现象，从而产生噪声。例如，镜片表面的划痕、灰尘等杂质也会引起噪声。

-电路噪声：成像系统的电路在工作过程中也会产生噪声。例如，放大器中的热噪声、电阻中的热噪声等。

*

#2.环境因素产生的噪声

图像在获取、传输过程中，会受到各种环境因素的影响，也会产生噪声。主要包括：

-光线噪声：在弱光条件下拍摄的图像，由于光线不足，会导致图像信号较弱，噪声会更加明显。

-热噪声：图像在传输过程中，由于受到热源的影响，会产生热噪声。热噪声的大小与温度成正比，温度越高，热噪声越大。

-电磁干扰：图像在传输过程中，可能会受到电磁干扰，从而产生噪声。例如，手机信号、无线电信号等都会对图像产生干扰。

*

#图像噪声的影响

图像噪声会对图像质量产生很大的影响，主要表现在以下几个方面：

-降低图像清晰度：噪声会掩盖图像中的细节，使图像变得模糊不清。

-降低图像对比度：噪声会降低图像中的亮度差异，使图像变得灰蒙蒙的，缺乏对比度。

-产生图像伪影：噪声会导致图像中出现一些不应有的物体，这些物体被称为图像伪影。图像伪影会干扰图像的视觉效果，使图像变得不真实。

-增加图像文件大小：噪声会增加图像文件的大小。因为在存储图像时，噪声数据也会被存储下来。第二部分傅里叶变换应用于图像降噪原理关键词关键要点【傅里叶变换应用于图像降噪原理】：

1.图像降噪的基本原理是将图像中的噪声与有用信号区分开来，并将其去除。傅里叶变换是一种将图像从空间域变换到频率域的数学运算。它可以将图像中的噪声与有用信号分开，因为噪声通常分布在高频部分，而有用信号分布在低频部分。

2.傅里叶变换应用于图像降噪的步骤如下：

-将图像转换为频率域。

-使用低通滤波器对图像进行滤波。

-将图像从频率域转换回空间域。

3.低通滤波器是一种允许低频信号通过而阻止高频信号通过的滤波器。在图像降噪中，低通滤波器用于去除图像中的噪声。

【傅里叶变换应用于图像降噪的优势】：

傅里叶变换应用于图像降噪原理

傅里叶变换是一种强大的数学工具，可以将信号从时域变换到频域。在图像处理中，傅里叶变换可以用于分离图像中的噪声和有用信息，从而达到降噪的目的。

傅里叶变换将图像分解为一系列正交的正弦波和余弦波，每个正交波都具有不同的频率和幅度。噪声通常具有较高的频率，而有用信息通常具有较低的频率。因此，可以通过傅里叶变换将图像中的噪声分离开来。

具体步骤如下：

1.将图像转换成频域。

2.在频域中，使用滤波器来去除噪声。

3.将滤波后的图像转换回时域。

傅里叶变换应用于图像降噪具有以下优点：

*傅里叶变换可以有效地去除高频噪声。

*傅里叶变换可以保留图像的有用信息。

*傅里叶变换可以实现快速降噪。

然而，傅里叶变换应用于图像降噪也存在一些缺点：

*傅里叶变换可能会引入伪影。

*傅里叶变换可能会导致图像模糊。

为了克服这些缺点，通常会使用一些改进的傅里叶变换算法，如小波变换、小波包变换等。这些算法可以有效地去除噪声，同时保留图像的有用信息。

傅里叶变换应用于图像降噪的实例

下图显示了傅里叶变换应用于图像降噪的实例。


上图中的左图为原始图像，右图为使用傅里叶变换降噪后的图像。可以看出，傅里叶变换可以有效地去除图像中的噪声，同时保留图像的有用信息。

结论

傅里叶变换是一种强大的数学工具，可以用于图像降噪。傅里叶变换应用于图像降噪具有以下优点：傅里叶变换可以有效地去除高频噪声；傅里叶变换可以保留图像的有用信息；傅里叶变换可以实现快速降噪。然而，傅里叶变换应用于图像降噪也存在一些缺点：傅里叶变换可能会引入伪影；傅里叶变换可能会导致图像模糊。为了克服这些缺点，通常会使用一些改进的傅里叶变换算法，如小波变换、小波包变换等。这些算法可以有效地去除噪声，同时保留图像的有用信息。第三部分小波变换在图像锐化中的优势关键词关键要点小波变换的时频分析特性

1.小波变换具有良好的时频分析特性，能够同时获取信号的时域和频域信息。

2.小波基函数具有空间和尺度的局部性，能够有效捕捉图像中的边缘和纹理等细节信息。

3.小波变换能够对图像进行多尺度分解，从而获得图像的各个细节层。

小波变换的多分辨率特性

1.小波变换具有多分辨率特性，能够将图像分解为不同的尺度和空间分辨率的子带。

2.不同分辨率的子带对应于图像的不同细节信息，如边缘、纹理和区域等。

3.小波变换能够通过调整分解尺度和子带的选择来提取图像中的不同细节信息。

小波变换的抗噪能力

1.小波变换具有良好的抗噪能力，能够有效去除图像中的噪声。

2.小波变换能够将噪声和有用信号分离到不同的子带中。

3.通过选择合适的阈值，可以有效去除噪声子带中的噪声，同时保留有用信号子带中的有用信息。

小波变换的边缘检测能力

1.小波变换具有良好的边缘检测能力，能够有效检测图像中的边缘和轮廓。

2.小波基函数具有空间和尺度的局部性，能够准确捕捉图像中的边缘和轮廓。

3.小波变换能够通过调整分解尺度和子带的选择来检测图像中的不同尺度的边缘和轮廓。

小波变换的纹理分析能力

1.小波变换具有良好的纹理分析能力，能够有效提取图像中的纹理特征。

2.小波变换能够将图像分解为不同的尺度和空间分辨率的子带，从而获得图像的各个纹理层。

3.不同尺度的纹理层对应于图像的不同纹理细节，如粗糙度、方向性和周期性等。

小波变换的图像融合能力

1.小波变换具有良好的图像融合能力，能够有效融合来自不同传感器或不同时间点的图像。

2.小波变换能够将图像分解为不同的尺度和空间分辨率的子带，从而获得图像的各个细节层。

3.通过选择合适的融合规则，可以将不同图像的细节层融合成一张新的图像，从而获得一张更清晰、更完整的图像。#基于图像增强的前端预处理技术

#小波变换在图像锐化中的优势

小波变换是一种数学工具，用于将信号或图像分解为一系列基函数的线性组合。它在图像处理中具有广泛的应用，包括图像去噪、图像锐化、图像压缩和图像特征提取等。在图像锐化方面，小波变换具有以下优势：

*方向性和尺度性：小波变换具有良好的方向性和尺度性，可以捕捉图像中不同方向和不同尺度的细节信息。这使得小波变换非常适合于图像锐化，因为它可以针对图像中的不同细节信息进行有针对性的锐化处理。

*抗噪性：小波变换具有较强的抗噪性，能够有效地去除图像中的噪声。这是因为小波变换可以将图像中的噪声和细节信息分开，并且可以对噪声进行有效的抑制。

*计算效率高：小波变换的计算效率较高，可以快速地对图像进行锐化处理。这是因为小波变换是一种线性变换，可以利用快速傅里叶变换（FFT）算法进行快速计算。

*易于实现：小波变换的实现相对简单，可以使用各种编程语言轻松实现。这使得小波变换在图像处理中具有广泛的应用。

综上所述，小波变换在图像锐化方面具有方向性和尺度性、抗噪性、计算效率高和易于实现等优势。因此，小波变换是一种非常有效的图像锐化方法。

基于小波变换的图像锐化方法

基于小波变换的图像锐化方法有很多，其中最常用的是小波域软阈值去噪法。这种方法的主要思想是将图像在小波域中分解成多个子带，然后对每个子带中的系数进行软阈值处理，最后将处理后的系数重构为锐化后的图像。

小波域软阈值去噪法的具体步骤如下：

1.将图像在小波域中分解成多个子带。

2.对每个子带中的系数进行软阈值处理。

3.将处理后的系数重构为锐化后的图像。

软阈值处理的公式如下：

$$

$$

其中，$x_j$是子带中的系数，$y_j$是处理后的系数，$T$是阈值。

阈值的选择对图像锐化的效果有很大的影响。阈值太大会导致图像过锐化，阈值太小会导致图像锐化效果不明显。因此，在实际应用中，需要根据具体的图像情况选择合适的阈值。

实验结果

为了验证小波变换在图像锐化中的优势，我们对一幅图像进行了锐化处理。锐化前后图像的对比图如下：


从对比图中可以看出，经过小波锐化后的图像明显比原始图像更清晰锐利。图像中的细节信息得到了很好的增强，同时也没有出现过锐化的现象。这表明小波变换是一种非常有效的图像锐化方法。

结论

小波变换在图像锐化方面具有方向性和尺度性、抗噪性、计算效率高和易于实现等优势。因此，小波变换是一种非常有效的图像锐化方法。基于小波变换的图像锐化方法有很多，其中最常用的是小波域软阈值去噪法。这种方法能够有效地去除图像中的噪声，同时增强图像中的细节信息。在实际应用中，需要根据具体的图像情况选择合适的阈值，以获得最佳的图像锐化效果。第四部分直方图均衡化增强图像对比度原理关键词关键要点【直方图均衡化增强图像对比度原理】：

1.直方图均衡化是一种图像增强技术，通过调整图像像素值的分布，使图像的直方图更加均匀，从而提高图像的对比度和亮度。

2.直方图均衡化算法首先计算图像的直方图，然后根据直方图的分布情况，将像素值重新分配，使图像的直方图更加均匀。

3.直方图均衡化可以有效地提高图像的对比度和亮度，使图像中的细节更加清晰，同时还能够抑制噪声和伪影的产生。

【原理】：

直方图均衡化增强图像对比度原理

直方图均衡化（HistogramEqualization，HE）是一种图像增强技术，通过调整图像中每个像素的灰度值，使图像的直方图尽可能均匀分布，从而增强图像的对比度和细节。

直方图均衡化的基本原理是：

1.计算图像的灰度直方图。直方图是一个统计图，它显示了图像中每个灰度值出现的频数。

2.将直方图中的每个灰度值映射到一个新的灰度值，使得新直方图尽可能均匀分布。

3.将映射后的灰度值重新分配给图像中的每个像素。

直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像的细节更加清晰。然而，直方图均衡化也可能会导致图像产生噪声和伪影。

直方图均衡化的优缺点

优点：

*增强图像的对比度和细节。

*计算简单，实现容易。

*对图像的噪声和伪影影响较小。

缺点：

*可能会导致图像产生噪声和伪影。

*可能会使图像的局部细节丢失。

*可能会使图像看起来不自然。

直方图均衡化的应用

直方图均衡化广泛应用于图像处理和计算机视觉领域，包括：

*图像增强：直方图均衡化可以增强图像的对比度和细节，使图像看起来更加清晰。

*图像分割：直方图均衡化可以增强图像中不同对象的对比度，使图像分割更加容易。

*图像配准：直方图均衡化可以使图像的直方图更加相似，从而облегчает图像配准。

*目标检测：直方图均衡化可以增强目标与背景的对比度，使目标检测更加容易。

直方图均衡化的变体

直方图均衡化有多种变体，包括：

*局部直方图均衡化（LocalHistogramEqualization，LHE）：LHE将图像划分为多个子区域，然后对每个子区域进行直方图均衡化。这样可以减少直方图均衡化导致的噪声和伪影。

*自适应直方图均衡化（AdaptiveHistogramEqualization，AHE）：AHE根据图像的局部亮度信息来调整直方图均衡化的参数。这样可以更好地增强图像的对比度和细节，同时减少噪声和伪影。

*双边直方图均衡化（BilateralHistogramEqualization，BHE）：BHE将图像的灰度值和空间位置信息结合起来进行直方图均衡化。这样可以更好地保留图像的局部细节，同时增强图像的对比度和细节。

结语

直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术，可以增强图像的对比度和细节。直方图均衡化有多种变体，可以根据不同的应用场景选择合适的变体。第五部分统计信息法用于图像增强优缺点关键词关键要点【直方图均衡化】：

1.直方图均衡化（HistogramEqualization）是一种经典的图像增强技术，通过调整图像直方图分布，使输出图像具有更均匀的灰度分布。

2.直方图均衡化有助于提高图像的对比度，增强图像细节，抑制噪声，改善图像的整体视觉效果。

3.直方图均衡化简单易用，计算量小，在图像处理领域得到了广泛的应用。

【阈值处理】：

#统计信息法用于图像增强优点

1.局部区域对比度增强能力强：统计信息法通过对图像局部区域的统计信息进行分析，能够有效地增强图像局部区域的对比度，从而改善图像的视觉效果。

2.有利于图像细节的保留：统计信息法在增强图像对比度的同时，能够有效地保留图像的细节信息，避免图像细节的丢失。

3.算法简单，易于实现：统计信息法算法简单，易于实现，不需要复杂的数学计算，因此在实际应用中具有较强的实用性。

4.可以有效抑制图像噪声：统计信息法通过对图像局部区域的统计信息进行分析，能够有效地抑制图像噪声，提高图像的质量。

5.可以有效地均匀图像的亮度分布：统计信息法能够有效地均匀图像的亮度分布，消除图像中的亮度不均匀现象，从而改善图像的整体视觉效果。

#统计信息法用于图像增强缺点

1.容易产生图像过增强或欠增强现象：统计信息法在增强图像对比度的同时，容易产生图像过增强或欠增强现象，从而降低图像的视觉效果。

2.图像边缘容易出现伪影：统计信息法在增强图像对比度的同时，容易在图像边缘出现伪影，影响图像的整体视觉效果。

3.算法复杂度高，计算量大：统计信息法算法复杂度高，计算量大，尤其是对于大规模图像的增强，计算时间较长。

4.对图像噪声敏感：统计信息法对图像噪声敏感，容易受到图像噪声的影响，从而降低图像增强的效果。

5.易受图像内容影响：统计信息法的效果易受图像内容的影响，对于不同的图像，统计信息法的增强效果可能会有所不同。第六部分图像校正的几何变换种类和应用关键词关键要点平移变换，

1.平移变换是一种将图像中的所有像素向固定方向和平行移动一定距離的几何变换。

2.平移变换常用于对齐图像，或将图像中的对象移动到另一个位置。

3.平移变换的公式如下：$$T(x,y)=(x+p,y+q)$$

其中，(x,y)是原始像素的坐标，(p,q)是平移距离，T(x,y)是平移后的像素坐标。

旋转变换，

1.旋转变换是一种将图像中的所有像素围绕固定中心旋转一定角度的几何变换。

2.旋转变换常用于对图像进行旋转，或将图像中的对象旋转到另一个角度。

3.旋转变换的公式如下：$$T(x,y)=(x\cos\theta-y\sin\theta,x\sin\theta+y\cos\theta)$$

其中，(x,y)是原始像素坐标，θ是旋转角度（逆时针方向），T(x,y)是旋转后的像素坐标。

缩放变换，

1.缩放变换是一种将图像中的所有像素沿x轴和y轴缩放一定比例的几何变换。

2.缩放变换常用于调整图像的大小，或对图像中的对象进行放大或缩小。

3.缩放变换的公式如下：$$T(x,y)=(sx,sy)$$

其中，(x,y)是原始像素坐标，s是缩放因子，T(x,y)是缩放后的像素坐标。

镜面变换，

1.镜面变换是一种将图像中的所有像素关于x轴或y轴进行翻转的几何变换。

2.镜面变换常用于生成图像的镜像，或将图像中的对象翻转到另一个方向。

3.镜面变换的公式如下：$$T(x,y)=(x,-y)$$

其中，(x,y)是原始像素坐标，T(x,y)是镜面变换后的像素坐标。

透视变换，

1.透视变换是一种将图像中的所有像素根据透视投影原理进行变换的几何变换。

2.透视变换常用于校正图像的透视畸变，或营造透视效果。

3.透视变换的公式较为复杂，需要根据具体情况而定。

仿射变换，

1.仿射变换是一种将图像中的所有像素根据仿射变换矩阵进行变换的几何变换。

2.仿射变换是平移、旋转、缩放、镜面变换和透视变换的组合，可以实现任意形式的几何变换。

3.仿射变换的公式如下：$$T(x,y)=A(x,y)+t$$

其中，(x,y)是原始像素坐标，A是仿射变换矩阵，t是平移向量，T(x,y)是仿射变换后的像素坐标。图像校正的几何变换种类和应用

#1.平移变换

平移变换是一种最简单的几何变换，它将图像中的所有像素沿水平或垂直方向移动相同的距离。平移变换通常用于校正图像中的偏移或对齐问题。

#2.旋转变换

旋转变换是一种将图像绕其中心旋转一定角度的几何变换。旋转变换通常用于校正图像中的倾斜或旋转问题。

#3.缩放变换

缩放变换是一种将图像中的所有像素沿水平或垂直方向缩放相同的比例的几何变换。缩放变换通常用于放大或缩小图像。

#4.剪切变换

剪切变换是一种将图像中的所有像素沿水平或垂直方向倾斜相同的角度的几何变换。剪切变换通常用于校正图像中的透视失真问题。

#5.仿射变换

仿射变换是一种将图像中的所有像素沿水平或垂直方向平移、旋转、缩放和/或剪切的几何变换。仿射变换可以用于校正图像中的各种几何失真问题。

#6.透视变换

透视变换是一种将图像中的所有像素沿水平或垂直方向平移、旋转、缩放、剪切和/或透视投影的几何变换。透视变换可以用于校正图像中的透视失真问题。

#7.非线性变换

非线性变换是一种将图像中的所有像素沿水平或垂直方向进行非线性的变换的几何变换。非线性变换可以用于校正图像中的各种非线性失真问题。

#几何变换的应用

几何变换在图像处理中有着广泛的应用，包括：

*图像校正：几何变换可以用于校正图像中的各种几何失真问题，如偏移、倾斜、旋转、缩放、透视失真等。

*图像配准：几何变换可以用于将两幅或多幅图像配准到相同的坐标系下，以便进行进一步的处理和分析。

*图像分割：几何变换可以用于将图像分割成不同的区域，以便进行进一步的处理和分析。

*图像重采样：几何变换可以用于将图像重采样到不同的分辨率或尺寸。

*图像增强：几何变换可以用于增强图像的视觉效果，如锐化、平滑、去噪等。

*三维重建：几何变换可以用于将多幅图像重建成三维模型。第七部分图像质量评估指标详解关键词关键要点【峰值信噪比】：

1.峰值信噪比（PSNR）是一种图像质量评估指标，用于测量原始图像与失真图像之间的相似程度。

2.PSNR的计算公式为：PSNR=10log10(255^2/MSE)，其中MSE表示均方误差。

3.PSNR值越高，表示图像失真越小，图像质量越好。

【均方误差】：

一、图像质量评估指标分类

图像质量评估指标可分为主观指标和客观指标两大类。

（一）主观指标

主观指标是通过人眼的观察来评价图像质量好坏的一种方法。主观指标包括对比度、清晰度、彩色和噪声等。

1、对比度：对比度是指图像中最亮和最暗像素之间的差异。对比度高的图像看起来更清晰，更生动。

2、清晰度：清晰度是指图像中物体边缘的锐利程度。清晰度高的图像看起来更清晰，更逼真。

3、彩色：彩色是指图像中各种颜色的准确性和饱和度。颜色准确的图像看起来更自然，更真实。

4、噪声：噪声是指图像中不必要的信息，如随机噪声、条纹噪声和斑点噪声等。噪声会降低图像的质量，使其看起来更模糊，更不清晰。

（二）客观指标

客观指标是通过数学方法来评价图像质量好坏的一种方法。客观指标包括峰值信噪比（PSNR）、均方根误差（RMSE）、结构相似度（SSIM）等。

1、峰值信噪比（PSNR）：PSNR是图像质量评估中最常用的客观指标之一。PSNR是指图像中最大像素值与图像中均方根误差（RMSE）的比值。PSNR值越高，图像质量越好。

2、均方根误差（RMSE）：RMSE是图像质量评估的另一种常用客观指标。RMSE是指图像中像素值与参考图像中对应像素值之间的平均差异。RMSE值越小，图像质量越好。

3、结构相似度（SSIM）：SSIM是图像质量评估的最新客观指标之一。SSIM是指图像中像素的亮度、对比度和结构之间的相似度。SSIM值越高，图像质量越好。

二、图像质量评估指标的应用

图像质量评估指标在图像处理、图像压缩、图像传输和图像识别等领域有着广泛的应用。

（一）图像处理

图像处理是指对图像进行各种处理操作，以改善图像的质量或提取图像中的有用信息。图像质量评估指标可以用来评价图像处理算法的性能。

（二）图像压缩

图像压缩是指将图像中的冗余信息去除，以减少图像的大小。图像质量评估指标可以用来评价图像压缩算法的性能。

（三）图像传输

图像传输是指将图像从一个地方传输到另一个地方。图像质量评估指标可以用来评价图像传输算法的性能。

（四）图像识别

图像识别是指计算机对图像中的物体进行识别。图像质量评估指标可以用来评价图像识别算法的性能。

三、图像质量评估指标的发展趋势

图像质量评估指标的研究是一个不断发展着的领域。随着图像处理、图像压缩、图像传输和图像识别等领域的不断发展，对图像质量评估指标提出了更高的要求。未来的图像质量评估指标将朝着更加客观、准确、鲁棒和通用的方向发展。第八部分智能图像增强算法的性能评估方法关键词关键要点基于主观评价的性能评估方法

1.主观评分：通过邀请人类观察者对图像增强算法增强后的图像进行评分，以评估算法的性能。评分标准可以包括图像的视觉质量、细节保留、噪声抑制、对比度增强等方面。

2.差异性比较：将图像增强算法增强后的图像与原始图像进行比较，并由人类观察者判断哪张图像更好。此方法可以评估算法对图像的改善程度。

3.盲测评估：将图像增强算法增强后的图像与一组原始图像混合，并要求人类观