摘要：图像增强的目的是为了改善差异条件下图片的较差视觉效果，由于拍摄或者传输时设备受到干扰而产生的噪声以及光照效果不同导致图像质量差，应结合实现数字图像清晰化、直方图均匀化、图像校正、对比度增强、平滑滤波、锐化等方法。本文根据人眼对图像特点的识别特性，对三种图像：低照度图像、医学影像图像、背光拍摄图像的增强进行研究，并找出最适合以上三种图像的增强方式。在MATLAB软件上对图像增强方式进行仿真以及对Matlab在图像处理的实验结果进行分析。

关键词：图像增强算法；MATLAB实践；图像增强对比 

目录

摘要

ABSTRACT

第一章  绪  论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.2 国内外发展情况概述-2

1.3 本文研究的主要内容-3

第二章 图像增强算法-4

2.1 灰度直方图均衡化及自适应均衡化概述-4

2.1.2图像的基本概念-4

2.1.1 直方图的基本概念-5

2.1.3 直方图均衡化-5

2.2 图像校正、全局拉伸及局部拉伸概述-6

2.2.1 图像校正-6

2.2.2 全局拉伸及局部拉伸-6

2.3 图像对比度增强概述-7

2.3.1 线性变换-7

2.3.2 非线性变换-7

2.4 图像低通滤波、高通滤波、同态滤波概述-8

2.4.1 低通滤波器-8

2.4.2 高通滤波-8

2.4.3 同态滤波-9

2.5 图像去噪、锐化处理概述-10

2.5.1 图像去噪-10

2.5.2 图像锐化-11

2.6 模糊图像恢复概述-13

2.6.1 约束最小平方滤波原理-13

2.6.2 L-R算法复原的MATLAB实现-13

第三章  图像增强算法的应用及效果对比-14

3.1 低照度图像增强-14

3.1.1 图像Gamma校正-14

3.1.2 图像全局拉伸、分段拉伸及局部拉伸-15

3.2 医学影像图像增强-16

3.2.1 医学影像图像灰度变换-16

3.2.2 基于高频强调滤波和直方图均衡化的医学影像图像增强-18

3.3 背光拍摄图像增强-19

3.3.1同态滤波-19

3.3.2图像灰度直方图均衡化-22

第四章 结论及启示-23

参考文献-24

致 谢-25

附 录-26