影響系統圖像清晰程度的因素很多，例如室外光照度不夠均勻就會造成圖像灰度過於集中；由CCD（攝像頭）獲得的圖像經過A/D（數/模轉換，該功能在圖像系統中由數字采集卡來實現）轉換、線路傳送都會產生噪聲汙染等等。因此圖像質量不可避免的降低了，輕者表現為圖像不幹凈，難於看清細節；重者表現為圖像模糊不清，連概貌也看不出來。因此，在對圖像進行分析之前，必須要對圖像質量進行改善，壹般情況下改善的方法有兩類：圖像增強和圖像復原。圖像增強不考慮圖像質量下降的原因，只將圖像中感興趣的特征有選擇的突出，而衰減不需要的特征，它的目的主要是提高圖像的可懂度。圖像增強的方法分為空域法和頻域法兩類，空域法主要是對圖像中的各個像素點進行操作；而頻域法是在圖像的某個變換域內，對圖像進行操作，修改變換後的系數，例如付立葉變換、DCT變換等的系數，然後再進行反變換得到處理後的圖像。圖像復原技術與增強技術不同，它需要了解圖像質量下降的原因，首先要建立"降質模型"，再利用該模型，恢復原始圖像。本期講座我們主要介紹各種增強技術在圖象處理系統中的實際應用。
Visual C++實現數字圖像增強處理