图像增强 (image augmentation)指通过剪切、旋转/反射/翻转变换、缩放变换、平移变换、尺度变换、对比度变换、噪声扰动、颜色变换等一种或多种组合数据增强变换的方式来增加数据集的大小。图像增强的意义是通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模，而且随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。
图像复原 基本概念 图像复原和图像增强的区别 图像增强：是一个主观的过程，从视觉角度，改善图像质量。图像增强被认为...
在图像处理的过程中，一般情况下都进行图像增强，图像增强主要包括“空域增强”和“频域增强”， 空域增强包括平滑滤波和...
图像增强包括空间域增强与频域图像增强。考虑以下图片： 首先考虑灰度图的处理，转化为灰度图片 空间域图像增强 基本灰...
图像增强：通过对图像数据采用各种图像增强算法，提高图像的目视效果，方便人工目视解译、图像分类中样本选取等
下面的代码对图像中的B分量进行了增强 原始图像： 增强后的图像：
转载自：https://blog.csdn.net/m0_38007695/article/details/827...
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直方图均衡化 参考科大数字图像课件
图像增强概述 有选择性的突出感兴趣的特征，与视觉响应相匹配，抑制不需要的特征。 目的：改善图像的视觉效果。动态显示...
空域平滑 图像锐化 彩色增强技术 频域增强 增强的目的： 改善图像视觉效果，提高清晰度：平滑、降噪——图像清晰 利...
本文标题：图像增强
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