在图像处理中，常用技术可以分为以下几类：
图像增强是将原始图像转换为高质量图像的一种处理技术，旨在增强图像的特征、对比度或清晰度等等。常用的图像增强技术包括：
直方图均衡化是一种通过重建图像直方图来增强图像的对比度的方法。其基本思想是使得图像中像素值的概率密度函数在灰度范围内尽量均匀地分布，从而达到增强图像的视觉效果。
以下是Python代码示例：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread("image.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 进行直方图均衡化
equalized = cv2.equalizeHist(img)
# 显示结果
cv2.imshow("Equalized", equalized)
cv2.waitKey(0)
锐化技术可以使得边缘更加明显并增强图像的清晰度。常用的锐化滤波器包括Sobel滤波器、Laplacian滤波器和Canny边缘检测器等。
以下是Python代码示例：
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread("image.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 使用Laplacian锐化滤波器
kernel = np.array([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]], dtype=np.float32)
sharpened = cv2.filter2D(img, -1, kernel)
# 显示结果
cv2.imshow("Sharpened", sharpened)
cv2.waitKey(0)
图像去噪是去除数字图像中的噪声、使数字图像更加清晰地显示的一种技术。常用的图像去噪技术包括：
高斯滤波是一种线性平滑滤波器，可在频域中对图像进行平滑处理来去除噪声。在高斯滤波中，像素值按照距离中心像素距离越远的方式进行权重分配，距离越近的像素权重越高。
以下是Python代码示例：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread("image.png")
# 进行高斯滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 显示结果
cv2.imshow("Gaussian", gaussian)
cv2.waitKey(0)
中值滤波器是通过用某个像素周围的值的中值来代替该像素值的一种非线性滤波器。中值滤波器可以有效地去噪，并且不会破坏边缘信息。
以下是Python代码示例：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread("image.png")
# 进行中值滤波
median = cv2.medianBlur(img, 5)
# 显示结果
cv2.imshow("Median", median)
cv2.waitKey(0)
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