分段线性变换

分段线性变换是一种用于图像增强的灰度变换。它是一种空间域方法。它用于处理图像，使结果比原始图像更适合特定应用程序。

一些常用的分段线性变换是：

对比拉伸：
低对比度图像通常是由于照明不当或成像传感器的非线性或动态范围小而导致的。它增加了图像中灰度的动态范围。

对比度拉伸变换由下式给出：

S = l.r, 0 <= r < a
S = m.(r-a) + v, a <= r < b
S = n.(r-b) + w, b <= r < L-1
where l, m, n are slopes 

剪裁：
对比度拉伸的一个特例是裁剪，其中 l=n=0。当输入信号已知时，它用于降噪。它将所有低于 r1 的灰度级设为黑色 (0)，将高于 r2 的所有灰度级设为白色 (1)。

阈值：
对比度拉伸的另一个特殊情况是阈值处理，其中 l=m=t。它还用于降噪。它保留了超过 r1 的灰度级。

灰度切片：
突出显示图像中特定范围的灰度级。

案例一：

• 为感兴趣范围内的所有灰度级显示高值。
• 为所有灰度级显示一个低值。

案例二：

• 增亮所需的范围 og 灰度级。
• 保持范围内的背景质量。

位提取：
8 位图像可以用位平面的形式表示。每个平面代表所有像素值的一位。位平面 7 包含最高有效位 (MSB)，位平面 0 包含最低有效位 (LSB)。 4 个 MSB 平面包含大部分具有视觉意义的数据。这种技术对于图像压缩和隐写术很有用。