机器视觉中的图像增强技术是一种提高图像质量和信息量的技术。以下是关于机器视觉中图像增强技术的详细解释：
1. 定义与目的：
图像增强是图象处理的内容之一，是增进摄影图象可读性的处理技术，即应用计算机或光学设备改善图象视觉效果的处理。
它的目的是通过调整图像的某些特征来改善图像的视觉效果，或为后续的图像分析和处理做准备。
2. 作用与重要性：
图像增强处于图像处理的预处理阶段，在整个图像处理过程中起着承前启后的重要作用，为后续处理阶段做准备，对图像高层次处理的成败至关重要。
通过图像增强，可以突出图像中的有用信息，抑制不感兴趣的特征，从而改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果。
3. 常见方法：
空间域法：直接对图像中的像素进行处理，如直方图均衡化、对比度拉伸、图像求反等。
频率域法：在图像的频率变化域中对图像的变换值进行某种运算处理，然后再变回空间域中。
其他方法：还包括高斯滤波、锐化、图像平滑、图像滤波、图像金字塔等。
机器视觉中的图像增强技术是一种重要的图像处理技术，它通过改善图像的视觉效果和突出有用信息，为后续的图像分析和处理提供了更好的基础。
