医学影像图像增强是一项关键技术，旨在改善图像质量，以便更好地进行疾病诊断和评估。增强方法通常分为两大类：空间域方法和频域方法。
一、 空间域方法
空间域方法涉及直接对医学影像的像素值进行操作，以提高图像的视觉质量。以下是一些常用的空间域方法：
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对比度调整：通过拉伸或压缩图像的直方图来增加图像的对比度。例如，可以使用线性或非线性映射函数来增强图像的亮度和对比度。
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直方图均衡化：这是一种自动化的方法，通过改变图像的直方图分布使得像素强度分布更加均匀，从而增强整个图像的对比度。这种方法特别适用于背景和前景都很暗或者都很亮的图像。
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自适应直方图均衡化（如CLAHE，即对比度受限的自适应直方图均衡化）：它是直方图均衡化的改进版，可以减少均衡化过程中可能出现的噪声放大问题，并且能够更好地保持局部细节。
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图像锐化和边缘增强：通过应用高通滤波器（如拉普拉斯算子、索贝尔算子）来增强图像中的边缘，使得边界更加清晰。这对于突出结构的边缘和纹理特别有用。
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降噪：使用各种滤波器（如中值滤波器、高斯滤波器等）来去除图像中的随机噪声，同时尽量保留重要的图像细节。
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形态学操作：如腐蚀和膨胀，这些操作可以用来去除小的噪点或填充小洞，以及其他形态学变换，如开运算和闭运算，可以用来
