MATLAB中图像增强技术的实现毕业论文
基于matlab的 图像增强技术的分析与实现
数字图形图像处理基于matlab的图像增强技术的分析与实现基于matlab的图像增强技术的分析与实现摘要:基于数字图像增强对图像处理的重要性，将计算软件MATLA 应用于数字图像增强中，给出了用这一软件完成图像的对比度增强、直方图均衡化、平滑滤波、锐化等操作的示例，并给出了处理前后的对照图像。
同时论述了MATLAB在进行图像处理试验时简洁、高效的特点。
关键词:图像增强；MATLAB；直方图均衡化；平滑滤波；锐化基于matlab的图像增强技术的分析与实现引言：对于一个图像处理系统来说，可将流程分为三个阶段，在获取原始图像后，首先是图像预处理阶段、第二是特征抽取阶段、第三是识别分析阶段，其中图像预处理阶段尤为重要，如果此阶段处理不当，后面的工作将无法展开。
实际应用中,我们的系统获取的原始图像并非完美:例如系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因,使得图像的质量不高,需进行预处理,以达到利于我们提取感兴趣的信息的目的。
图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容.图像的预处理既可以在空间域实现,也可以在频域内实现,其中空间域内实现是对图像进行点运算,它是一种既简单又重要的图像处理技术,它能让用户改变图像上像素点的灰度值,这样通过点运算处理将产生一幅新图像。
MATLAB是一种简单、高效、功能强大的高级语言,在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。
1、灰度直方图的定义：一幅数字图像的灰度直方图就是一个灰度级的离散函数。
设变量 r代表图像中像素灰度级。
在图像中像素的灰度级可归一化处理, 这样, r的值将限定在下述范围之内：(1)在灰度级中, r= 0代表黑，r= 1代表白。
对于一副给定的图像来说, 每一个像素取得[0，1]区间内的灰度级是随机的,也就是说r是一个随机变量。
假定对每一瞬间他们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密度函数 p r(r)来表示原始图像得灰度分布。
如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r,用纵轴代表灰度级的概率密度函数 p r( r), 这样就可以针对一副图像在这个坐标系做一个曲线来。
数字图像处理论文
江苏科技大学数字图像处理本科生课程论文论文题目：图像增强方法综述与matlab实现完成时间：___2016年6月2日________ 所在专业：____软件工程____________ ____ 所在年级：____13419042___________ __图像增强方法综述与matlab实现软件工程专业 1341904222 陆建伟摘要：本文介绍图像增强的内容，并就内部几种方法进行更深一步的探索，利用matlab 使得算法实现并对比。
关键词：图像增强；数字图像处理；灰度变换；直方图；matlab；一、研究背景1.1研究目的经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。
光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题。
通过本课题的研究能够使图像有更好的视觉感受效果，更能够满足社会生活和生产的需要是本文的最终目的。
1.2研究现状计算机图像处理的发展历史并不长,但是引起了人们的足够重视。
总体来说，图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4 个阶段。
随着对图像技术研究的不断深入和发展,新的图像增强方法不断出现。
图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
二、主要理论概况图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像通过进行适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。
图像增强的目的是增强图像的视觉效果将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域，它能够提高图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明。
随着现代科技的快速发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。
在数字图像处理领域，图像对比度增强处理是一种经典的技术，通过调整图像的灰度级范围，提高图像的对比度，使图像更加清晰和易于观察。
对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域，有效提升图像质量和信息量。
随着数字图像处理算法的不断发展和完善，基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。
通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法，可以快速、高效地对图像进行处理，并进行实验验证和效果分析。
研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。
1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法，通过对比不同算法的效果和性能进行分析，进一步提高图像的清晰度和质量。
具体目的包括：1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理，掌握常用的算法和技术；2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤，探究其在实际应用中的优劣势；3. 通过实验结果与分析，评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率；4. 对现有算法进行优化与改进，提出更加有效的图像对比度增强处理方法；5.总结研究成果，为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。
通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现，旨在提高图像处理的效率和质量，满足不同应用领域对图像处理的需求，促进图像处理技术的发展和应用。
1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术，在实际应用中有着广泛的使用。
通过增强图像的对比度，可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的质量和观感效果。
对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。
基于MATLAB的图像增强技术分析
基于MATLAB的图像增强技术分析钱晶【摘要】为了提高图像的视觉效果,需要对图像进行图像增强处理.由于传统的图像增强方法存在诸多缺点,所以找到一种更好的图像增强算法是目前提高图像处理效果的关键.针对此问题,文中提出一种基于小波分析的图像增强技术,该技术利用小波分析的时频局部化特性与多分辨力的能力对图像进行增强,弥补了传统图像增强算法的缺陷.最后,文中将传统图像增强方法与基于小波分析的图像增强方法进行简要的分析与比较.%In order to improve the visual effect of the image, the image should be enhanced.Because the traditional image enhancement method has many shortcomings, so it is the key to improve the image processing effect to find a better image enhancement algorithm.To solve this problem, this paper proposes an image enhancement technology based on wavelet analysis,the technique uses the ability of time-frequency localization and multi resolution of wavelet analysis to enhance image,and it makes up for the defects of traditional image enhancement algorithms.Finally, the traditional image enhancement methods and image enhancement methods based on wavelet analysis are briefly analyzed and compared in this paper.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2017(025)018【总页数】4页(P87-89,93)【关键词】图像增强;小波分析;时频局部化;多分辨力【作者】钱晶【作者单位】泰州职业技术学院江苏泰州 225300【正文语种】中文【中图分类】TN99图像增强是为了达到某种目的而采用某种方式手段提高图像的视觉效果，并将其转变成计算机可处理的形式。
基于灰度变换的图像增强及MATLAB实现.
n=256时：
（请自己运行查看）
下面利用直方图均衡化增强图像的对比度：
I=imread('cameraman.tif';
J=histeq(I;
%将灰度图像转换成具有64（默认）个离散灰度级的灰度图像
imshow(I
title('原始图像'
figure,imshow(J
title('直方图均衡化后的图像'
三直方图增强及matlab实现
3.1直方图均衡化
直方图均衡化是一种最常用的直方图修正。它是把给定图象的直方图分布改造成均匀直方图分布。由信息学的理论来解释，具有最大熵(信息量的图象为均衡化图象。直观地讲，直方图均衡化导致图象的对比度增加。直方图均衡化基本做法是将每个灰度区间等概率分布代替了原来的随机分布，即增强后的图象中每一灰度级的像元数目大致相同。直方图均衡化可使得面积最大的地物细节得以增强，而面积小的地物与其灰度接近的地物进行合并，形成综合地物。减少灰度等级换取对比度的增大要注意的是，均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布。均衡化图象的动态范围扩大了，但其本质是扩大了量化间隔，而量化级别反而减少了，因此，原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同，形成了一片的相同灰度的区域，各区域之间有明显的边界，从而出现了伪轮廓。
matlab直方图均衡化的函数是histeq，
I = imread('pout.tif';
[J,T] = histeq(I;
figure,plot((0:255/255,T;
图像的灰度直方图均衡化公式：
公式中，T(rk来表示原图像的第k个灰度级的转换函数。∑表示总和。∑nj/N表示0~j个灰度级的像素数量总和与像素总数的比值，也就是前面讲过的百分位(当前色阶与前面色阶的所有像素数量÷总像素数量。∑Pr(rk表示第0~k的灰度级出现概率累积相加。因为s是归一化的数值(s∈[0,1]，要转换为0~255的颜色值，需要再乘上255，即S=∑Pr(rk*255。
地对比度图像增强及其MATLAB实现——毕设论文资料
毕业设计报告（论文）报告（论文）题目：低对比度图像增强处理及其MATLAB实现作者所在系部：电子工程系作者所在专业：电子信息工程作者所在班级：作者姓名：作者学号：指导教师姓名：完成时间： 2013年6月20日北华航天工业学院教务处制北华航天工业学院北华航天工业学院本科生毕业设计（论文）原创性及知识产权声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）低对比度图像增强处理及其MATLAB实现是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。
对本设计（论文）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
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特此声明毕业设计（论文）作者：指导教师：年月日年月日摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。
图像増强是数字图像处理的过程中经常釆用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。
本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、等几种常用的増强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果來对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。
关键词：图像增强直方图增强对比度增强MATLABAbstractDigital image processing means converts the image signal into a digital form and processed by computer process them. Increase intensity image is a digital image processing process often preclude the use of a method of improving image quality it plays an important role. This article first for an overview of the principles of image enhancement, and image enhancement methods for classification and gives the histogram enhancement, contrast enhancement, such as several commonly used methods Increase strong theoretical foundation, through Matlab experimental results to compare the actual treatment effect the advantages and disadvantages of various algorithms, discuss different techniques enhancement algorithm, and its performance evaluation image enhancement methods.Key words：Image Enhancement Histogram enhancement Contrast Enhancement MATLAB目录第1章绪论 (1)1.1图像增强背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3图像增强的应用 (2)第2章数字图像的基本概念 (3)2.1数字图像的表示 (3)2.2图像的灰度变换 (3)2.2.1图像的灰度 (3)2.3灰度直方图 (4)2.3.1灰度直方图 (4)第3章图像增强的基本理论 (5)3.1图像增强的定义 (5)3.2图像增强的分类及方法 (5)3.3常用的图像增强方法 (6)第4章MATLAB基本知识介绍 (7)4.1MATLAB的概述 (7)4.2MATLAB产生的历史背景 (7)4.3MATLAB语言的特点 (8)4.4MATLAB在图像处理中的应用 (9)第5章图像增强方法及算法 (11)5.1直方图增强 (11)5.1.1直方图 (11)5.1.2直方图均衡化 (12)5.2 对比度增强 (14)5.2.1灰度调整 (14)5.2.2G AMMA校正 (15)第6章结论 (16)致谢 (18)参考文献 (19)低对比度图像增强及其MATLAB实现第1章绪论1.1图像增强背景及意义在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。
基于matlab的图像增强算法仿真_毕业设计论文
本文利用Matlab中关于图像增强的相关函数进行实验研究，对空域和频域算法进行分析，实现数字图像的灰度处理、亮度处理、截图、噪声、滤波器、直方图统计、频谱分析等。实验结果比较了各个算法的优缺点，指出了其最佳的应用场景。
The image intensification technology basically separable becomes two big kinds: One kind is the frequency range processing law, one kind is the air zone processing law.The frequency range processing method foundation convolutes the theorem.It uses the revision image Fourier transformation the method realization to image enhancement processing.The air zone processing law directly carries on processing to in the image picture element, basically is take the gradation mapping transformation as the es the mapping transformation is decided by the enhancement goal.Matlab supports five kind of image types, namely two value images, index image, gradation image, RGB image and multi-frame image array.
用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术
用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术
用Matlab实现基于小波变换的图像增强技术摘要:小波是有限宽度的基函数,这些基函数不仅在频率上而且在位置上是变换的,因此,它更适合于处理突变信号和非平稳信号,这一特性可用于图像处理的很多地方,本文将其用于图像增强,并利用matlab软件进行仿真实验,获得了较好的效果。
关键词:图像增强小波变换滤波
1 图像增强原理及方法
对于一个图像处理系统来说,可以分为三个阶段:图像预处理阶段、特征提取阶段、识别分析阶段。
图像预处理阶段尤为重要,如果这个阶段处理不好,后面的工作就无法展开,图像增强是图像预处理中重要的方法。
图像增强不考虑图像质量的下降的因素,只将图像中感兴趣的特征有选择地突出,而衰减不需要的特征,它的目的主要是提高图像的可读度。
图像增强的方法分为空域法和频域法两类,空域法是指直接在图像所在的空间进行处理,即直接对图像中的各个像素点进行操作;而频域法主要是在图像的某个变换域内,将图像转换到其他空间,利用该空间的特有性质,通过修改变换后的系数,例如傅里叶变换、DCT变换等的系数,对图像进行操作,然后再进行反变换得到处理后的图像。
2 频域增强的主要步骤。
图像增强技术(MATLAB)—毕业论文——【Matlab算法】
1 图像增强概述1.1 图像增强背景及意义在一般情况下，经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降，即图像失真。
在摄影时由于光照条件不足或过度，会使图像过暗或过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题，这类问题不妨统称为质量问题。
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像，有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域，从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。
处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了，不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。
图像增强的目的是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
它一般要借助人眼的视觉特性，以取得看起来较好地视觉效果，很少涉及客观和统一的评价标准。
增强的效果通常都与具体的图像有关系，靠人的主观感觉加以评价。
1.2 图像增强的应用目前图像增强处理的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等领域。
如对x射线图片、CT影像、内窥镜图像进行增强，使医生更容易从中确定病变区域，从图像细节区域中发现问题；对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理，侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现；在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度，克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象，减少电视系统维护的工作量。
图像增强技术的快速发展同它的广泛应用是1分不开的，发展的动力来自稳定涌现的新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。
基于matlab的 图像增强技术的分析与实现
数字图形图像处理基于matlab的图像增强技术的分析与实现基于matlab的图像增强技术的分析与实现摘要:基于数字图像增强对图像处理的重要性，将计算软件MATLA 应用于数字图像增强中，给出了用这一软件完成图像的对比度增强、直方图均衡化、平滑滤波、锐化等操作的示例，并给出了处理前后的对照图像。
同时论述了MATLAB在进行图像处理试验时简洁、高效的特点。
关键词:图像增强；MATLAB；直方图均衡化；平滑滤波；锐化基于matlab的图像增强技术的分析与实现引言：对于一个图像处理系统来说，可将流程分为三个阶段，在获取原始图像后，首先是图像预处理阶段、第二是特征抽取阶段、第三是识别分析阶段，其中图像预处理阶段尤为重要，如果此阶段处理不当，后面的工作将无法展开。
实际应用中,我们的系统获取的原始图像并非完美:例如系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因,使得图像的质量不高,需进行预处理,以达到利于我们提取感兴趣的信息的目的。
图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容.图像的预处理既可以在空间域实现,也可以在频域内实现,其中空间域内实现是对图像进行点运算,它是一种既简单又重要的图像处理技术,它能让用户改变图像上像素点的灰度值,这样通过点运算处理将产生一幅新图像。
MATLAB是一种简单、高效、功能强大的高级语言,在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。
1、灰度直方图的定义：一幅数字图像的灰度直方图就是一个灰度级的离散函数。
设变量 r代表图像中像素灰度级。
在图像中像素的灰度级可归一化处理, 这样, r的值将限定在下述范围之内：(1)在灰度级中, r= 0代表黑，r= 1代表白。
对于一副给定的图像来说, 每一个像素取得[0，1]区间内的灰度级是随机的,也就是说r是一个随机变量。
假定对每一瞬间他们是连续的随机变量，那么，就可以用概率密度函数 p r(r)来表示原始图像得灰度分布。
如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r,用纵轴代表灰度级的概率密度函数 p r( r), 这样就可以针对一副图像在这个坐标系做一个曲线来。
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摘要图像增强是指依据图像所存在的问题，按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些冗余信息的处理方法。
其主要目的是使得处理后的图像对给定的应用比原来的图像更加有效同时可以有效的改善图像质量。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
图像增强单纯从技术上可分成两大类：一类是频域处理法；一类是空域处理法。
频域处理法的采用的是卷积定理，它利用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理；空域处理法则是对图像中的像素进行直接的处理，大多数是以灰度映射变换为基础的，所用的映射变换取决于增强的目的。
在本论文中，利用Matlab提供的若干函数，用于图像类型的转换。
Matlab支持五种图像类型，即二值图像、索引图像、灰度图像、RGB图像和多帧图像阵列。
在Matlab中要查询一个图像文件的信息，只要用imfinfo指令加上文件及其完整路径名即可。
Matlab提供了两个重要的用于图像文件的读写的指令，分别是从图像文件中读取数据的imread，以及将数据写入到图像文件中的imwrite。
至于多个图像的显示，则可分为两个方面：在不同的图形窗口显示不同的图像，可以用figure指令来实现；在同一个图形窗口显示多图，可以用subplot来实现。
关键字：matlab图像增强灰度滤波器IAbstractThe image intensification is refers specificly according to needs to highlight in an image certain informations, simultaneously, weakens the information processing method which or removes certain does not need.After its main purpose is the processing image is more effective than to certain specific applications the original image.The image intensification technology mainly contains histogram revision processing, image smooth processing, image intensification processing and the colored processing technology and so on.The image intensification technology basically separable becomes two big kinds: One kind is the frequency range processing law, one kind is the air zone processing law.The frequency range processing method foundation convolutes the theorem.It uses the revision image Fourier transformation the method realization to image enhancement processing.Image of point operations, point operations will enter the image map for the output image, output image each pixel gray value only by the corresponding input pixel value decision. Nonlinear point operations correspond to non-linear mapping function, mapping, including the square of the typical functions, logarithmic functions, the interception function (window function), field-valued functions, such as multi-value quantization function. Threshold processing is the most common point of a nonlinear operator, its function is to select a threshold value, the image binarization, and then use the resulting binary image for image segmentation and edge tracking processing.Keyword: the image intensification of matlab 、gray、filter、II武汉科技大学中南分校大学毕业论文毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：III目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)第一章绪论 (6)第二章MATLAB的简介 (7)2.1 MATLAB主要功能 (7)2.2 MATLAB优势 (8)2.2.1 工作平台和编程环境 (8)2.2.2 实用的程序语言 (8)2.2.3 计算机数据处理能力 (8)2.2.4 图形处理功能 (9)2.2.5 应用的模块集合工具箱 (9)2.3 MATLAB函数与数据类型 (9)2.3.1 整型 (10)2.3.2 浮点数 (10)2.3.3 字符 (10)2.3.4 常用的字符操作函数 (10)2.4 MATLAB常用工具箱 (11)2.5 小结 (11)第三章MATLAB图像增强 (13)3.1 图像增强技术概述 (13)3.1.1 空域滤波增强 (13)3.1.2 平滑滤波器 (13)3.1.3 中值滤波器 (14)3.1.4 锐化滤波器 (15)3.1.5 低通滤波器 (15)3.1.6 高通滤波器 (16)3.1.7 同态滤波器 (16)3.2 MATLAB图像增强函数 (16)3.3 MATLAB应用于数字图像增强和滤波 (17)IV武汉科技大学中南分校大学毕业论文3.3.1 目的 (17)3.3.2 内容 (18)3.4 实验 (22)总结 (39)致谢 (40)参考文献 (41)V第一章绪论图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和应用期4个阶段。
初创期开始于20世纪60年代，当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示，大多采用中、大型机对其进行处理。
20世纪70年代进入了发展期，开始大量采用中、大型机进行处理，图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式，特别是出现了CT和卫星遥感图像，对图像增强处理提出了一个更高的要求。
到了20世纪80年代，图像增强技术进入普及期，此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。
20世纪90年代进入了应用期，人们运用数字图像增强技术处理和分析遥感图像，以有效地进行资源和矿藏的勘探、调查、农业和城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。
在生物医学工程方面，运用图像增强技术对X射线图像、超声图像和生物切片显微图像等进行处理，提高图像的清晰度和分辨率。
在工业和工程方面，主要应用于无损探伤、质量检测和过程自动控制等方面。
在公共安全方面，人像、指纹及其他痕迹的处理和识别，以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。
图像增强是图像处理的重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。
随着对图像技术研究的不断深入和发展，新的图像增强方法不断出现。
例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题，并且随着交互式图像增强技术的应用，可以主观控制图像增强效果。
同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展：例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。
这些算法通过分割图像，然后在子层图像内做均衡处理，较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题，并且可以控制子层灰度映射范围，增强效果较好。
Matlab名字由MATrix和LABoratory两词的前三个字母组合而成。
那是20世纪七十年代后期的事：时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻学生编程负担的目的，为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此为用FORTRAN编写的初期状态的MATLAB。
经校园广泛使用，由Little、Moler、Steve Bangert 合作，于1984年成立了MathWorks 公司，并把MATLAB 正式推向市场。
从这时起，MATLAB 的内核采用C 语言编写，而且除了原有的数值计算能力外，还添加了数据图视功能。
到九十年代初期，在国际上30几个数字类科技应用软件中，Matlab在数值6第二章 Matlab的简介计算方面独占鳌头，而Mathematica和Maple则分居符号计算软件的前两名。
Mathcad因其提供计算、图形、文字处理的统一环境而深受学生欢迎。
4.x 版在继承和发展其原有的数值计算和图形可视能力的同时，出现了以下几个重要变化：（1）推出了SIMULINK，一个交互式操作的动态系统建模、仿真、分析集成环境。
（2）推出了符号计算工具包。
一个以Maple 为“引擎”的Symbolic Math Toolbox 1.0。