一、图像增强技术：机器视觉的基石

在机器视觉系统中，图像质量直接影响特征提取、目标识别等后续任务的准确性。受光照条件、设备性能、环境干扰等因素影响，原始图像常存在噪声、模糊、对比度不足等问题。图像增强技术通过算法优化，针对性地改善图像质量，为机器视觉提供更清晰、更丰富的视觉信息。

从技术分类看，图像增强可分为空间域增强（直接操作像素）和频率域增强（基于傅里叶变换处理频域信息）。空间域方法包括直方图均衡化、线性/非线性滤波、形态学处理等；频率域方法则通过低通/高通滤波、同态滤波等实现。两类方法各有优势，需根据具体场景选择。

二、空间域增强：从像素级优化入手

1. 直方图均衡化：动态范围扩展

直方图均衡化通过重新分配像素灰度值，使输出图像的直方图接近均匀分布，从而增强对比度。其核心步骤为：

1. 计算原始图像的直方图；
2. 计算累积分布函数（CDF）；
3. 根据CDF映射新灰度值。

代码示例（Python+OpenCV）：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def histogram_equalization(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)  # 读取灰度图
    equ = cv2.equalizeHist(img)
    # 可视化对比
    plt.figure(figsize=(10,5))
    plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original')
    plt.subplot(122), plt.imshow(equ, 'gray'), plt.title('Equalized')
    plt.show()
    return equ
# 使用示例
enhanced_img = histogram_equalization('input.jpg')

该方法适用于低对比度图像，但可能过度增强噪声区域，需结合其他技术使用。

2. 线性与非线性滤波：噪声抑制与边缘保留

线性滤波：均值与高斯滤波

均值滤波通过局部像素平均平滑图像，但会导致边缘模糊；高斯滤波则根据高斯分布分配权重，在平滑噪声的同时保留更多边缘信息。

代码示例：

def apply_filters(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)
    kernel_size = (5,5)
    # 均值滤波
    mean_filtered = cv2.blur(img, kernel_size)
    # 高斯滤波
    gaussian_filtered = cv2.GaussianBlur(img, kernel_size, 0)
    # 可视化
    plt.figure(figsize=(15,5))
    plt.subplot(131), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original')
    plt.subplot(132), plt.imshow(mean_filtered, 'gray'), plt.title('Mean Filter')
    plt.subplot(133), plt.imshow(gaussian_filtered, 'gray'), plt.title('Gaussian Filter')
    plt.show()

非线性滤波：中值滤波

中值滤波通过取局部像素中值替代中心像素值，对椒盐噪声等脉冲噪声有显著抑制效果，且能较好保留边缘。

代码示例：

def median_filter_demo(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)
    # 添加椒盐噪声
    rows, cols = img.shape
    noise = np.random.randint(0, 2, size=(rows, cols))
    noisy_img = img.copy()
    noisy_img[noise == 1] = 255  # 白色噪声点
    # 中值滤波
    median_filtered = cv2.medianBlur(noisy_img, 5)
    # 可视化
    plt.figure(figsize=(15,5))
    plt.subplot(131), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original')
    plt.subplot(132), plt.imshow(noisy_img, 'gray'), plt.title('Noisy Image')
    plt.subplot(133), plt.imshow(median_filtered, 'gray'), plt.title('Median Filtered')
    plt.show()

3. 形态学处理：结构特征优化

形态学操作（如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）基于图像形状进行特征提取或噪声去除。例如，开运算可消除细小噪声，闭运算可填充物体内部空洞。

代码示例：

def morphological_operations(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)
    kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
    # 开运算（先腐蚀后膨胀）
    opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    # 闭运算（先膨胀后腐蚀）
    closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    # 可视化
    plt.figure(figsize=(15,5))
    plt.subplot(131), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original')
    plt.subplot(132), plt.imshow(opening, 'gray'), plt.title('Opening')
    plt.subplot(133), plt.imshow(closing, 'gray'), plt.title('Closing')
    plt.show()

三、频率域增强：基于频域的优化策略

频率域方法通过傅里叶变换将图像转换至频域，处理后再逆变换回空间域。典型应用包括：

1. 低通滤波：抑制高频噪声（如高斯低通滤波）；
2. 高通滤波：增强边缘与细节（如拉普拉斯算子）；
3. 同态滤波：同时改善光照不均与细节保留。

代码示例（高通滤波）：

def high_pass_filter(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)
    dft = np.fft.fft2(img)
    dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
    # 创建高通滤波器（中心区域置零）
    rows, cols = img.shape
    crow, ccol = rows//2, cols//2
    mask = np.ones((rows, cols), np.uint8)
    mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0
    # 应用滤波器
    fshift = dft_shift * mask
    f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
    img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
    img_back = np.abs(img_back)
    # 可视化
    plt.figure(figsize=(10,5))
    plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original')
    plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, 'gray'), plt.title('High-Pass Filtered')
    plt.show()

四、实际应用建议

1. 场景适配：工业检测需优先抑制噪声，医疗影像需保留细节，户外监控需应对光照变化；
2. 算法组合：结合直方图均衡化与形态学处理可提升低光照图像质量；
3. 性能优化：对实时系统，优先选择计算复杂度低的算法（如高斯滤波）；
4. 深度学习融合：传统方法可与CNN结合，例如用增强后的图像训练模型，提升鲁棒性。

五、未来趋势

随着计算能力的提升，图像增强技术正朝着自适应化、智能化方向发展。例如，基于生成对抗网络（GAN）的图像增强可实现更自然的视觉效果；结合物理模型的增强方法（如大气散射模型去雾）能进一步提升场景适应性。开发者需持续关注算法创新与硬件协同优化，以应对更高要求的机器视觉任务。

通过系统掌握图像增强技术，开发者可显著提升机器视觉系统的性能与可靠性，为智能制造、自动驾驶、医疗诊断等领域提供更强大的视觉支持。