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模拟信号处理技术与应用案例模拟信号处理技术作为电子工程中的重要分支，广泛应用于通信、音频、视频等领域。
本文将通过几个案例介绍模拟信号处理技术的应用，以展示其在实际中的巨大潜力和广泛应用。
案例一：音频信号处理在音频领域，模拟信号处理技术被广泛应用于音频信号的采集、处理和重放。
以MP3格式的音频文件为例，模拟信号处理技术可以对音频信号进行压缩编码，实现音质的保持和文件大小的减小。
具体的处理流程包括信号预处理、变换编码和解码还原等步骤。
通过模拟信号处理技术，我们可以轻松地在手机、电脑等设备上播放高质量的音频，大大提升用户的听觉体验。
案例二：图像信号处理在图像处理领域，模拟信号处理技术被广泛应用于图像的增强、去噪和压缩等方面。
通过模拟信号处理技术，我们可以对图像信号进行滤波、锐化和色彩调整等处理，改善图像的质量和清晰度。
例如，在数字相机中，模拟信号处理技术可以对图像信号进行去噪处理，消除图像中的噪点和杂质，提高图像的清晰度。
另外，模拟信号处理技术还可以对图像进行压缩编码，减小图像文件的存储空间，方便图像的传输和分享。
案例三：通信信号处理在通信领域，模拟信号处理技术被广泛应用于信号的调制解调、信道编码和解码等方面。
通过模拟信号处理技术，我们可以将模拟信号转换为数字信号，方便信号的传输和处理。
例如，在手机通信中，模拟信号处理技术可以将人声等模拟信号转换为数字信号，然后进行压缩编码和解码还原，最后传输到对方手机接收并播放出来。
这样的应用使得通信更加可靠和高效。
总结：模拟信号处理技术作为一项重要的电子工程技术，在音频、图像、通信等领域有着广泛的应用。
通过案例的介绍，我们可以看到模拟信号处理技术在音频信号处理、图像信号处理和通信信号处理方面的巨大潜力和实际应用。
随着科技的不断进步和发展，相信模拟信号处理技术将在更多领域展示出其强大的威力和广阔的应用前景。
模拟信号、离散信号和数字信号是数字信号处理领域中的重要概念，它们在不同的信号处理应用中起着不同的作用。
本文将对模拟信号、离散信号和数字信号的定义进行详细介绍，以便读者对这些概念有更深入的了解。
在信号处理领域有很多相关的概念，比如模拟信号、离散信号和数字信号，这些概念是理解数字信号处理的基础，因此有必要对其进行详细的介绍和解释。
一、模拟信号的定义模拟信号是连续变化的信号，它的取值可以在任意的时间内取到任意的数值。
模拟信号是在时间和幅度上都是连续的信号，可以用数学函数来表示。
比如声音信号、光信号等都属于模拟信号的范畴。
在通信系统中，模拟信号通常需要经过调制等处理之后才能传输，因为模拟信号对传输噪声非常敏感，容易出现失真。
二、离散信号的定义离散信号是在时间上呈现离散（或者说间隔）特性的信号，它的取值只在某些特定的时刻上有定义。
离散信号在时间上是离散的，但在幅度上可以是连续的。
比如数字通信系统中的数字信号就属于离散信号。
离散信号通常是通过采样和量化的方式得到的，它的处理可以更加方便和稳定。
三、数字信号的定义数字信号是在时间和幅度上都是离散的信号，它的取值既在时间上离散，又在幅度上离散，通常用离散的数值来表示。
数字信号是对模拟信号或者离散信号的数字化表达，它是对模拟信号进行离散化和量化得到的。
数字信号通常可以进行高效的处理和传输，因为它对噪声的容忍度更高，并且可以方便地进行存储和传输。
通过上面的介绍，我们可以看到模拟信号、离散信号和数字信号在时间和幅度上的特性有着明显的区别。
模拟信号是在时间和幅度上都是连续的，离散信号是在时间上离散而在幅度上连续，而数字信号是在时间和幅度上都离散的。
在实际的信号处理中，我们需要根据具体的应用场景来选择合适的信号类型，以获得更好的效果。
模拟信号、离散信号和数字信号是数字信号处理中的重要概念，它们分别在时间和幅度上呈现不同的特性。
了解这些概念对于深入理解数字信号处理具有重要意义，因此我们应该在学习和实践中不断加深对这些概念的理解，并灵活运用到实际的信号处理应用中。
电子信息技术中的模拟信号处理方法引言：在电子信息技术领域，模拟信号处理方法是指对连续时间和连续幅度的信号进行获取、处理、传输和存储的技术。
这些方法被广泛应用于各个领域，如通信、音频、视频等。
本文将介绍一些常见的模拟信号处理方法。
一、采样和保持电路采样和保持电路是模拟信号处理中最基本的方法之一。
当模拟信号进入采样和保持电路时，根据设定的采样率，信号被周期性地采样并保持在固定的时间间隔内。
这样，连续时间信号被转换成离散时间信号，方便后续处理和传输。
二、模拟滤波模拟滤波是指通过电子元件对信号进行滤波处理，以实现降低噪声、增强信号、抑制干扰等目的。
常见的模拟滤波电路有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
这些滤波器可以根据信号的频率特性选择合适的滤波方式，并使用滤波电路进行滤波处理。
三、模拟信号放大模拟信号放大是指将输入信号的幅度放大到需要的输出幅度。
放大电路通常由放大器构成，常用的放大器有运放和功率放大器等。
运放是一种高增益放大器，能够放大低幅度的信号，而功率放大器适用于放大高幅度的信号。
四、模拟信号调制与解调调制技术是一种将模拟信号转换成载波信号的方法，目的是为了实现信号的传输和改善传输质量。
常见的模拟调制技术有幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）。
解调则是将调制后的信号恢复成原始信号的过程，常用的解调技术有幅度解调、频率解调和相位解调等。
五、模拟信号处理芯片模拟信号处理芯片是针对模拟信号处理需求设计的专用芯片。
模拟信号处理芯片结合了上述提到的各种方法和技术，能够完成多种信号处理任务。
这些芯片通常具有高速处理能力、低噪声特性和低功耗等优势。
六、应用领域模拟信号处理方法广泛应用于各个领域。
在通信领域，模拟信号处理方法常用于调制与解调、音频信号处理、图像处理等。
在音频领域，模拟信号处理方法用于音频放大、音频滤波等。
在视频领域，模拟信号处理方法用于视频信号放大、视频滤波等。
结论：模拟信号处理方法在电子信息技术中起着重要的作用。
模拟与数字信号处理的区别数字信号处理和模拟信号处理是目前电子领域中两个主要的技术分支。
虽然两者都是信号处理，但是它们有本质的区别。
本文将会探讨数字信号处理和模拟信号处理的区别，以及数字信号处理的优缺点。
模拟信号处理是一种传统的技术，它使用模拟电路来处理连续信号。
连续信号是无限制的，可以采用任何值，它由模拟器件输出。
模拟信号处理主要用于模拟电路和信号采集等领域。
模拟信号处理通常是基于电流、电压、电容、电阻等电学量的运算。
这些电学量都是连续的，因此模拟信号处理中用到的模拟器件也是连续的。
数字信号处理则是使用数字电路来处理数字信号。
数字信号是离散的，并且只采用有限数量的值。
数字信号通常用于数字通信、计算机控制、音频处理等领域。
在数字信号处理中，所有的信号都被离散化，每个值都是有限的。
数字信号处理需要使用数字器件，如操作放大器、比较器、单片机等。
数字信号处理和模拟信号处理最大的不同在于信号的处理方式。
模拟信号可以连续采样和处理，而数字信号需要离散化才能被处理。
数字信号的处理需要涉及数字量化、数字运算、数字滤波等技术。
数字信号处理在处理速度、精度、稳定性、可靠性等方面都有优秀的表现。
数字信号处理的优点在于处理速度很快，而且可以实现精确的数字计算。
数字信号处理还可以获得更高的信号质量，并且可以实现更复杂的算法。
数字信号处理的缺点在于需要使用数字设备，价格较高。
此外，处理信号的时间也可能受到系统时钟的限制。
数字信号处理和模拟信号处理在各自领域之中都有着重要的应用。
模拟信号处理主要用于模拟电路和传感器的数据处理，数字信号处理则主要应用于数字通信、声音和图像处理、控制以及计算机视觉等方面。
两种信号处理方式都是非常重要的技术，各自有着不同的特点和应用。
总的来说，数字信号处理和模拟信号处理是两个不同的技术分支，它们有各自的优点和缺点。
数字信号处理可以实现更高的信噪比和更快的处理速度，然而它需要较高的成本和更多的复杂技术支持。
电子技术中的模拟与数字信号处理电子技术中的模拟与数字信号处理是两个重要的分支领域。
它们在电子产品设计和信号处理领域具有广泛应用。
本文将详细介绍模拟与数字信号处理的定义、特点以及在实际应用中的步骤和方法。
一、模拟信号处理和数字信号处理的定义和特点1. 模拟信号处理（Analog Signal Processing）：模拟信号处理是指对连续时间连续幅度的信号进行处理的技术。
它主要应用于模拟电路中，通过电流、电压等模拟信号的运算和处理，实现信号的放大、滤波和识别等功能。
2. 数字信号处理（Digital Signal Processing）：数字信号处理是指对离散时间离散幅度的信号进行处理的技术。
它主要应用于数字电路中，通过对数字信号进行采样、量化和编码等操作，实现数字信号的处理和分析。
3. 模拟信号处理的特点：a. 连续性：模拟信号是连续变化的，可以采用模拟电路来对其进行处理。
b. 准确性：模拟信号处理可以在保持较高精度的情况下进行信号处理。
c. 实时性：模拟信号处理可以实时对信号进行响应和处理。
4. 数字信号处理的特点：a. 离散性：数字信号由离散的数据点组成，需要进行采样和离散化处理。
b. 精确性：数字信号处理结果具有较高的精确性，可以根据需求进行精确计算和处理。
c. 可编程性：数字信号处理可以通过编程来实现复杂的信号处理算法。
二、模拟信号处理的步骤和方法1. 信号采集：通过传感器或信号调理电路将模拟信号转换为电压信号。
2. 信号滤波：对信号进行滤波处理，去除噪声和干扰。
3. 信号放大：对信号进行放大，以满足后续电路的要求。
4. 信号调节：对信号进行偏置和增益的调节，使其适应接收或输出电路的要求。
5. 信号转换：将信号转换为其他形式的信号，如频率、幅度或相位的变换。
三、数字信号处理的步骤和方法1. 信号采样：对连续时间的模拟信号进行采样，将其离散化。
2. 信号量化：对采样获得的模拟信号进行量化，将其表示为有限精度的数字信号。
数字信号处理技术在图像处理中的应用第一章：引言数字信号处理技术（Digital Signal Processing）是指利用数字信号进行信号处理的一种技术。
数字信号处理技术在通信、音视频处理、图像处理等领域中都有广泛应用。
本文主要探讨数字信号处理技术在图像处理中的应用。
第二章：图像处理技术概述图像处理是指对图像进行数字化处理的过程，通过数字信号处理对图像的各种信息进行提取、表示、存储、传输、展示和分析，是图形图像计算机视觉领域的研究重点之一，涉及到图像的获取、预处理、特征提取、分割、描述、识别、重构等多个环节。
第三章：数字信号处理技术在图像处理中的应用3.1 图像增强图像增强是指通过一定的信号处理方法，在保持原始图像基本信息的前提下，提供更好的视觉效果。
数字信号处理技术在图像增强中发挥了重要作用。
例如，利用滤波算法可以降低图像噪声，利用锐化算法可以增强图像边缘，利用灰度变换算法可以调整图像亮度和对比度等。
3.2 图像压缩图像压缩是利用一定的方法将图像数据编码表示为更简短的形式，以达到图像数据压缩的目的。
数字信号处理技术中的小波变换、离散余弦变换等方法在图像压缩中发挥了重要作用。
例如，利用小波变换对图片进行变换，压缩后的图片会使得不重要的数据过滤掉，对于长时间传输和存储减轻压力、高质量传输提供了支持。
3.3 目标检测和跟踪在图像处理中，目标检测和跟踪是研究热点。
数字信号处理技术可通过目标检测、目标跟踪、边缘检测、角点检测等方法，将图像中的目标进行有效提取，并实现目标跟踪、对物体进行实时、精准的位置信号跟踪和路径预测。
3.4 数字水印数字图片加水印是用于保护数字版权，防止盗版和提高图片安全性的一种方法。
数字信号处理技术中的小波分析、离散余弦变换等方法，可以将数字水印嵌入原始图片信息中，保证图片的安全性。
水印以较难察觉的方式存在于图像中，只有专门的读取器才能将其还原。
第四章：数字信号处理技术在图像处理中的前景随着数字技术的不断发展和数字图像处理技术的不断完善，数字信号处理技术在图像处理中的应用前景十分广阔。
数字图像处理学院：行12数信院姓名：姜晶学号：12202509教师：朱杰时间：2014年10月一绪论1.1人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。
目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。
图像的概念视觉是人类最重要的感知手段，图像视觉的基础。
图像处理是计算机信息处理的重要内容。
图像可以是可视的和非可视的，也可以是抽象的和实际的。
一般情况下，一幅图像是另一种事物的表示，它包含了有关其所表示物体的描述信息。
可以包括人眼看见的方式显示这一信息，也可以包括人眼不能感知的形式表示信息。
图像是器所表示物体信息的一个浓缩或概括。
一般来说，一幅图像包含的信息远比原物体要少。
因此，一幅图像是该物体的一个不完全、不精确的，但在某种意义上是恰当的表示。
实际上，图像与光学密切相关，即与光的照射、反射密切相关。
因此，从理论上来说，一幅图像可以被看作为空间各个坐标点上光的强度的集合。
数字信号处理数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种利用数字计算机对连续或离散信号进行处理的技术。
它在现代通信、音频、图像、视频以及其他领域中得到广泛应用。
本文将介绍数字信号处理的基本概念、应用领域以及发展趋势。
一、基本概念数字信号处理是将连续信号转换为离散信号，并利用数字计算机对其进行处理和分析的过程。
它的基本原理是将连续信号进行采样、量化和编码，得到离散信号后通过算法进行处理。
数字信号处理可以实现信号的滤波、锐化、压缩等功能，从而提高信号的质量和传输效率。
二、应用领域1. 通信系统：数字信号处理在通信系统中发挥着重要作用。
通过数字信号处理技术，可以实现信号的编码、调制、解调、信道均衡等功能，提高通信质量和系统性能。
2. 音频处理：数字音频处理是将模拟音频信号转换为数字形式，并对其进行处理的过程。
数字音频处理可以实现音频的录制、混音、均衡、降噪等功能，广泛应用于音乐制作、电影制作、语音识别等领域。
3. 图像处理：数字图像处理是将模拟图像信号转换为数字形式，并对其进行处理的过程。
通过数字图像处理技术，可以实现图像的增强、去噪、压缩、分割等功能，广泛应用于医学影像、遥感图像、安全监控等领域。
4. 视频处理：数字视频处理是将模拟视频信号转换为数字形式，并对其进行处理的过程。
数字视频处理可以实现视频的压缩、解码、编辑、特效处理等功能，广泛应用于视频会议、视频监控、数字电视等领域。
5. 生物医学信号处理：数字信号处理在医学领域有着重要的应用价值。
通过对生物医学信号进行处理，可以实现心电图分析、脑电图分析、血压信号处理等功能，对疾病的诊断和治疗具有重要意义。
三、发展趋势随着计算机技术的不断进步，数字信号处理领域也在不断发展。
未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 实时性能提升：随着计算机处理能力的提高，数字信号处理系统的实时性能将得到显著提升。
这将为实时语音、视频通信等领域带来更好的用户体验。
浅议数字图像处理中的模拟信号处理田建华【摘要】数字图像处理是将模拟的图像信号转换成离散的数字信号并利用计算机对其进行处理的过程,其主要目的是对图像信息进行加工处理以满足人的视觉心理和实际应用的要求.与旱期模拟图像相比数字图像处理有再现能力强、处理精度高、适用面宽、灵活度高等优点.主要包括图像变换、图像增强、图像复原、图像压缩、图像分割等内容.图像是人类获取和交换信息的主要来源,图像处理的应用领域涉及到人类的方方面面,随着信息时代的来临,数字图像处理将发挥越来越重要的作用.%Digital image processing is to convert analog image signal into discrete digital signal and process them with computer, which contains transformation, enhancement, restoration, compression, segmentation etc., aiming at meeting man's requirements for visual psychology and actual application through processing image information; comparing with early analog image, it has the advantages of great rendering capacity, high processing precision, wide application, high flexibility.Image is the primary sources for human to access and exchange information; image processing had been weaved into human's everyday life.With the advent of the information age, digital image processing will play more and more important role.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2011(030)014【总页数】2页(P191-192)【关键词】数字图像;变换;增强;复原;压缩;分割【作者】田建华【作者单位】菏泽学院远程教育学院,菏泽,274000【正文语种】中文【中图分类】TP39数字图像处理又称计算机图像处理，它是将模拟的图像信号转换成离散的数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，其输入是原始图像，输出则是改善后的图像或者是从图像中提取的一些特征，以提高图像的实用性，从而达到人们所要求的预期效果。
数字图像处理技术最早出现于20世纪20年代，但直到20世纪50年代，电子计算机发展到了一定水平，人们才开始利用计算机来处理图形和图像信息。
随着图像处理技术的深入发展，从20世纪70年代开始，计算机技术、人工智能和思维科学研究迅速发展，人们已经开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统来理解外部世界，这种处理技术成为图像理解或计算机视觉。
随着计算机软件、硬件技术日新月异的发展和普及，图像处理技术已经成为人类生活中不可缺少的一部分。
1.1 灰度图像的阵列表示法设连续图像f（x，y）按等间隔采样，排成M×N矩阵，记作F。
在数字图像中，一般灰度级G为2的整数幂，即G＝2m，对M和N的取值则没有要求，只要是正整数就行。
对一般电视图像，G取64～256，即可满足图像处理的需要。
彩色图像可用红（R）、绿（G）、蓝（B）三个矩阵表示，也可组成混合矩阵。
另外，也可用三维矢量矩阵表示彩色图像。
1.2 二值图像表示法在数字图像处理中，为了减少计算量，常将灰度图像转为二值图像处理。
所谓二值图像就是只有黑白两个灰度级，即像素灰度级非0即1。
由于二值图像的特殊性，因此二值图像还有一些特殊的表示方法，如链码很适合表示由直线和曲线组成的二值图像以及描述图像的边缘轮廓。
颜色是外来的光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉。
因而物体的颜色不仅取决于物体本身，还与光源、周围环境的颜色以及观察者的视觉系统有关。
从理论上讲，任何一种颜色都可用三种基本颜色按不同的比例混合得到。
CIE选取的标准红、绿、蓝三种光的波长分别为：红光 R，λ1＝700nm;绿光 G，λ2＝546nm；蓝光 B，λ3＝435.8nm，因此颜色的匹配可以表示为：其中权值r、g、b为颜色匹配中所需要的R、G、B三色光的相对量。
关于数字图像处理的颜色模型主要有RGB、CMY、YIQ等模型，这里只做简单介绍。
①RGB模型就是红、绿、蓝三种色光原色。
RGB的色彩模型的混色属于加法混色。
R、G、B都为0时是黑色，都为1时是白色。
它采用三维直角坐标系，红、绿、蓝为原色，各个原色混合在一起产生复合色。
②CMY模型分别是青色、品红、黄色三种油墨色。
CMY常用于从白光中滤去某种颜色，又被称为减性原色系统。
和RGB一样它也有类似的三维色彩模型。
③YIQ模型是利用人的可是系统对亮度变化比对色彩饱和度变化更敏感而设计的。
它的主要优点是去掉了亮度（Y）和颜色信息（I、Q）之间的紧密联系。
亮度是与眼睛获得的光的总量成正比的，去除这种联系的重要性在于处理图像的亮度成分时，能在不影响颜色成分的情况下进行。
3.1 图像变换由于图像阵列很大，如果直接在空间域中进行处理，涉及到的计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、K-L变换和小波变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域的处理，这样不仅可以减少计算量，而且可以获得更有效的处理。
由于傅立叶变换在图像处理问题中应用比较广泛，所以主要介绍一下傅立叶变换。
3.1.1 傅立叶变换的定义函数f（t）的一维傅立叶变换由下式定义其中，j2＝-1傅立叶变换是一个线性变换，将一个具有n个实变量的复函数变换为另一个具有n个实变量的复函数。
F（s）的逆变换定义为注意：正反傅立叶变换的唯一区别是幂的符号。
函数f（t）和F（s）被称作一个傅立叶变换对，对任一函数f（t），其傅立叶变换F（s）是唯一的，反之亦然。
二维傅立叶正、反变换分别定义为：其中，f（x，y）是一幅图像，F（u，v）是它的频谱。
通常F（u，v）是两个实变量u和v的复值函数，变量u是对应于x轴的空间频率，变量v是对应于y轴的空间频率。
3.1.2 离散傅立叶变换由于实际问题的时间或空间函数的区间是有限的，或者频谱有截止频率。
将f（t）和F（s）的有效宽度同样等分为N个小间隔，对连续傅立叶变换进行近似的数值计算，得到离散的傅立叶变换定义。
①一维离散傅立叶变换。
离散傅立叶变换是直接处理离散时间信号傅立叶变换。
如果要对一个连续信号进行计算机数字处理，那么就必须经过离散化处理，这样对连续信号进行的傅立叶变换的积分过程就会自然演变为求和过程。
②二维离散傅立叶变换。
只考虑两个变量，就很容易将一维离散傅立叶变换推广到二维。
一个M×N大小的二维函数f（x，y），其离散傅立叶变换对为在数字图像处理中，图像一般取样为方形矩阵，即N×N，其傅立叶变换及其逆变换为③离散K-L变换。
K-L变换又称为霍特林变换和主干成分分析。
一般而言，这一方法的目的是寻找任意统计分布的数据集合之主要分量的子集。
相应的基向量组满足正交性且由它定义的子空间最优的考虑了数据的相关性。
将原始数据集合变换到主分量空间使单一数据样本的互相关性降低到最低点。
④小波变换。
小波变换的基本思想是通过一个母函数在时间上的平移和在尺度上的伸缩得到一个函数族，然后利用这族函数去表示或逼近信号或函数，获得一种能自动适应各种频变成分的有效的信号分析手段。
其应用的目的是为了得到信号或图像的局部频谱信息。
3.2 图像的增强一般情况下，在图像系统中图像的传送和转换会造成图像的某些降质。
因此，必须要对降质图像进行改善处理。
图像增强的目的主要是使处理后的图像对某中特定的应用来说，比原始图像更适用，因此，它是为了应用的目的去改变图像质量、提高图像的可懂度，从而使处理后的结果更适合人的视觉特性或机器的识别系统。
图像增强技术有两类方法：空间域法和频率域法。
空间域的方法主要是在空间域对图像像素灰度值直接运算处理。
如：将包含某点的一个小区域各点灰度值进行运算，用所得的平均值来代替该点的灰度值。
这就是所谓的平滑处理。
频率域法就是在图像的某种变换域内，对图像的变换值进行运算。
如先对图像进行傅立叶变换，再对图像的频谱进行某种修正（如滤波等），最后将修正后的变换值逆变换到空间域，从而获得增强后的图像。
3.2.1 基于点运算的增强点运算可以按照预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。
除了灰度级的改变是根据某种特定的灰度变换函数进行外，点运算可以看作是“从像素到像素”的复制操作。
如果输入的图像是f(x,y)，输出图像为g（x,y）,则点运算可以表示为g（x，y）＝T[f（x，y）]其中T（.）函数称为灰度变换函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。
点运算的增强主要有三种方法：一是直接对原始图像中的每个像素进行增强变换操作；二是借助原始图像的灰度直方图进行变换；三是借助一系列图像间的运算进行变换操作。
3.2.2 基于空间滤波的增强将空间模板用于图像处理通常称为空间滤波。
根据其特点一般可分为线性的和非线性的两类处理方法，按照其功能分为平滑滤波器和锐化滤波器。
然而不管使用何种滤波器基本方法就是对图像模板下面的像素与模板系数的乘积求和，即模板卷积，主要步骤为：①将模板在图像中漫游，并将模板中心与图像中某个像素重合；②将模板上系数与模板下对应像素相乘；③将所有乘积相加；④将模板的输出响应赋值给图中相应模板中心位置的像素。
3.2.3 基于频域变换的增强从原理上讲，在频域中对图像进行增强是直观的。
首先计算带增强图像的傅立叶变换，然后用滤波器的传递函数乘该结果，最后对上述乘积进行傅立叶逆变换，就得到了增强的图像。
卷积定理是频域技术的基础。
假设f （x，y）与线性不变算子h（x，y）的卷积结果是g（x，y），即g（x，y）＝f （x，y）*h（x，y），则根据卷积定理在频域中有G（u，v）＝H（u，v）F（u，v）其中G（u，v）、H（u，v）和F（u，v）分别是g（x，y）、h（x，y）和f（x，y）的傅立叶变换。
一般也称H（u，v）为传递函数或转移函数。
在具体应用中，f（x，y）是给定的，因此只要知道H（u，v）就会得到增强图像的函数。
3.3 图像复原在数字图像的获取中，由于光学系统的局限性或缺陷，不能将物体的全部信息反映在图像上造成失真或图像经某种方法处理后，丢失部分信息或增加噪音干扰，产生了原图像的近似图像，这一物理事件称为图像退化。
