图像增强的目的是提高图像的质量和清晰度，包含图像去噪、图像锐化、图像增强、图像变换、图像修复和图像压缩。
1、图像去噪
图像去噪是指去除图像中的噪声，噪声是指图像中不需要的随机信号，它会降低图像的质量和清晰度。图像去噪的方法有很多，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，这些方法可以有效地去除图像中的噪声。
2、图像锐化
图像锐化是指增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。图像锐化的方法有很多，如拉普拉斯锐化、索贝尔锐化、高通滤波等，这些方法可以增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
3、图像增强
图像增强是指调整图像的亮度、对比度和色彩等参数，使图像更加生动和鲜明。图像增强的方法有很多，如灰度变换、直方图均衡化、色彩增强等，这些方法可以调整图像的亮度、对比度和色彩等参数，使图像更加生动和鲜明。
4、图像变换
图像变换是指对图像进行变换操作，如傅里叶变换、离散余弦变换等，以便进行图像分析和处理。图像变换可以将图像从空间域转换到频率域，以便进行图像分析和处理。
5、图像修复
图像修复是指修复图像中的缺陷和损坏，如划痕、污渍等。图像修复的方法有很多，如基于纹理的修复、基于扩散的修复等，这些方法可以修复图像中的缺陷和损坏，使图像更加完整和清晰。
6、图像压缩
图像压缩是指减少图像的存储空间和传输带宽，以便存储和传输。图像压缩的方法有很多，如有损压缩、无损压缩等，这些方法可以减少图像的存储空间和传输带宽，以便存储和传输。
哪些场景适合使用图像增强技术
1、低质量图像的处理：当图像质量较低，如存在噪声、模糊、失真等问题时，可以使用图像增强技术来提高图像的质量和清晰度。
2、医学图像分析：在医学图像分析中，图像增强技术可以帮助医生更好地观察和分析医学图像，如 X 光、CT、MRI 等。
3、机器视觉：在机器视觉应用中，图像增强技术可以提高图像的质量和清晰度，以便更好地进行目标检测、识别和分类等任务。
4、图像压缩：在图像压缩过程中，图像增强技术可以减少图像的存储空间和传输带宽，以便存储和传输。
5、图像恢复：在图像恢复过程中，图像增强技术可以修复图像中的缺陷和损坏，如划痕、污渍等。
6、图像增强：在图像增强过程中，图像增强技术可以调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加生动和鲜明。