最新图像自适应增强算法研究设计(
基于深度学习的图像增强与色彩校正技术研究
基于深度学习的图像增强与色彩校正技术研究深度学习技术的快速发展在图像处理领域产生了广泛的应用。
其中，基于深度学习的图像增强与色彩校正技术是一项重要的研究领域。
图像增强和色彩校正技术可以提高图像的质量和细节，并改善图像的感知效果。
本文将探讨基于深度学习的图像增强与色彩校正技术的研究进展和应用。
首先，我们将介绍图像增强技术的研究背景。
在图像处理中，图像增强是改进图像质量和增强图像细节的一种方法。
传统的图像增强方法通常是基于数学模型或图像处理算法的，但这些方法往往对复杂场景下的图像处理效果有限。
然而，基于深度学习的图像增强技术旨在通过训练大量的图像数据和深度神经网络模型，实现对图像进行自动学习和增强。
其次，我们将探讨基于深度学习的图像增强技术的研究方法和模型设计。
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的图像处理模型，它具有强大的图像特征提取和表达能力。
基于CNN的图像增强技术通常包括图像去噪、图像超分辨率恢复、图像增强和图像修复等任务。
通过对训练数据进行输入和输出的匹配，深度学习模型可以学习到图像的低层特征和高层语义信息，并生成与原始图像相比更清晰、更细节、更自然的增强图像。
接着，我们将介绍基于深度学习的图像色彩校正技术的研究现状。
图像色彩校正是调整和校正图像的色彩分布和颜色平衡，使图像更加真实和自然。
传统的图像色彩校正方法通常是基于直方图均衡化、颜色空间变换和颜色校正曲线等手工设计的算法，但往往对图像色彩特征的分布和变化模式有一定的限制。
而基于深度学习的图像色彩校正技术可以通过训练模型自动学习图像的色彩特征，并实现对图像色彩的自适应调整和校正。
最后，我们将探讨基于深度学习的图像增强与色彩校正技术的应用和发展前景。
基于深度学习的图像增强与色彩校正技术在多个领域具有广泛的应用前景，包括数字摄影、医学影像、无人驾驶、智能监控和图像检索等。
这些应用场景对图像质量和色彩还原的要求非常高，而深度学习技术可以通过大规模训练数据和优化的神经网络模型来实现对图像的自动增强和色彩校正。
基于神经网络的图像去噪和图像增强技术研究
基于神经网络的图像去噪和图像增强技术研究图像去噪和图像增强是数字图像处理领域中的两个非常重要的技术，它们能够大大提升图像的质量和清晰度。
在实际应用中，我们常常会遇到需要去除某些噪声或者提升某些细节的情况，这时候就需要借助图像去噪和图像增强技术来完成。
近年来，随着计算机视觉和机器学习的快速发展，基于神经网络的图像去噪和图像增强技术也逐渐成为了研究的热点领域。
本文将探讨基于神经网络的图像去噪和图像增强技术的实现原理、优缺点及未来发展方向。
一、基于神经网络的图像去噪技术图像去噪是指对于受到非理想条件影响的图像，去除其上的噪声，使得图像更加干净和清晰的技术。
传统的基于数学模型的去噪算法虽然能够得到较好的效果，但是对于某些复杂的噪声类型却显得力不从心，此时采用基于神经网络的图像去噪算法则是更优秀的选择。
基于神经网络的图像去噪算法采用的是深度学习技术，通过构建深度卷积神经网络模型来学习图片中的噪声模型和去噪模型，从而实现图像去噪的目的。
通常来说，这种算法的训练过程需要大量的有噪声的图片和对应的无噪声图片作为训练样本，同时采用反向传播算法进行模型优化。
与传统的基于数学模型的去噪算法相比，基于神经网络的图像去噪算法能够更加准确地还原图像，同时能够适应更多的噪声类型。
当然，这种算法的训练和优化难度也相对较大，需要大量的训练数据和计算资源。
二、基于神经网络的图像增强技术图像增强是指通过对图像进行一系列处理，使其更加清晰、具有更多的细节信息，从而提升图像的质量和视觉效果的技术。
传统的图像增强算法主要是利用各种滤波器进行图像的处理，但是这种算法的效果受限于滤波器的类型和参数设置，对于某些问题无法有效解决。
基于神经网络的图像增强算法通常为超分辨率技术，也就是利用深度卷积神经网络模型学习图像的细节信息，在保证图像分辨率的同时，增强图像细节的显示。
这种算法的训练过程也需要大量的训练数据和计算资源，并且需要先进行图像的超分辨率重构，再进行细节增强处理。
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法
基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法目录1. 内容概览 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 文献综述 (6)1.4 本文结构 (7)2. Retinex理论概述 (8)2.1 Retinex理论起源 (8)2.2 Retinex理论核心 (9)2.3 Retinex与其他图像增强算法的区别 (10)3. 低照度图像增强问题分析 (12)3.1 低照度图像的特点 (13)3.2 图像增强的目的与挑战 (13)3.3 现有方法存在的问题 (14)4. 基于Retinex的理论低照度图像自适应增强算法 (15)4.1 算法原理 (16)4.1.1 Retinex与自适应增强的理论联系 (18)4.1.2 算法自适应性的实现手段 (19)4.2 算法关键步骤 (20)4.2.1 光照映射的获取 (21)4.2.2 局部对比度的计算 (22)4.2.3 光照校正和对比度增强 (23)4.3 算法实现细节 (24)4.3.1 光照映射的精确计算 (25)4.3.2 对比度增强的策略 (27)4.3.3 自适应参数的确定 (28)4.4 算法有效性验证 (29)4.4.1 算法精度分析 (30)4.4.2 算法性能测试 (31)5. 实验验证与结果分析 (32)5.1 数据集与实验设置 (34)5.2 对比算法与方法 (35)5.3 实验结果与分析 (36)5.3.1 增强效果 (37)5.3.2 对比算法的比较 (39)5.4 算法存在的问题与改进建议 (40)6. 结论与展望 (42)6.1 研究总结 (43)6.2 未来工作方向 (44)1. 内容概览本文档详细介绍了一种基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法。
该算法旨在解决低照度条件下图像对比度低、细节不清晰等问题，通过自适应地增强图像的亮度和对比度，提高图像的视觉效果。
介绍了Retinex理论的基本原理，该理论认为图像是由光照和反射率两个部分组成的，通过分别处理这两个部分可以实现图像的增强。
智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法
智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法1. 内容综述随着信息技术的飞速发展，智慧教育已成为现代教育的重要发展方向。
在智慧教育的背景下，学生课堂行为的智能检测与分析，对于提升教学质量、促进个性化教育具有重要意义。
基于改进YOLOv8算法的学生课堂行为检测，是智慧教育领域内一项前沿技术。
本文旨在探讨智慧教育环境下，基于改进YOLOv8算法的学生课堂行为检测技术的原理、方法及应用。
文章将详细介绍算法的设计思路、实现过程以及在实际课堂中的应用效果。
通过对该技术的深入研究，期望为智慧教育提供新的思路和方法，推动教育技术的创新与发展。
2. 相关工作在智慧教育的背景下，学生课堂行为检测作为一个重要的研究方向，近年来得到了广泛的关注。
传统的课堂行为检测方法主要依赖于人工观察和记录，这种方法不仅效率低下，而且容易产生疲劳和主观偏见。
随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的课堂行为检测方法逐渐成为研究热点。
YOLOv8是一种基于深度学习的实时目标检测算法，具有较高的检测速度和准确率，已经在图像分类、目标跟踪等领域取得了显著的应用成果。
YOLOv8在处理课堂行为检测任务时，仍存在一定的局限性。
为了提高课堂行为检测的准确率和实时性，本研究将对YOLOv8进行改进，并引入智慧教育的思想。
已有一些研究工作尝试将YOLOv8应用于课堂行为检测。
文献[1]提出了一种基于改进YOLOv4的学生课堂行为检测算法，该算法通过引入注意力机制和数据增强技术，提高了YOLOv4在课堂行为检测中的性能。
文献[2]则提出了一种基于YOLOv5的学生课堂行为检测算法，该算法通过优化网络结构和损失函数，实现了对课堂行为的高效检测。
3. 数据集与预处理本研究使用改进的YOLOv8算法进行学生课堂行为的检测。
为了保证算法的准确性和鲁棒性，我们选择了一个具有代表性的学生课堂行为数据集进行训练和测试。
数据集包含了大量不同场景下的学生课堂行为图像，如听讲、讨论、提问等。
基于广义模糊集合的红外微弱目标图像自适应增强算法
（ ． ｈｎ ｃｄｍｙｏ ｌ ｔ ｎ ｓａｄＩｆ ｍａｏ ｅｈ ｏ ｇ ， ｅｉｇ１０ ４ ，Ｃ ｉａ １ Ｃ ｉａＡ ａ ｅ ｆ ｅ ｒ ｉ ｎ ｎｏ ｔ ｎＴ ｃｎｌ ｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ １ ｈｎ ； Ｅ ｃｏｃ ｒ ｉ ｏ ｊ ２ Ｓ ｈｏ ｏ ｅｈ ｉ ｈ ｓ ｓ ｉ ａ ｎｖｒｔ，Ｘ ｎ７ ０ ７ ，Ｃ ｉａ ． ｃｏｌ ｆ ｃｎｃ Ｐ ｙｉ ，Ｘｄ ｎＵ ｉｅｓｙ ｉ １０ １ ｈｎ ） Ｔ ｌ ａ ｃ ｉ ｉ ａ
在 深 入 分析 模 糊 增 强技 术 的基 础 上 ， 出 了一 提
种新 的基 于广义模糊集合的红外微弱 目标图像 自适
应增强算法 ， 它根据图像的特点与相应的增强函数 ，
收 稿 日期 ：０ ７０ －５ ２０ －１ ２
修 订 日期 ：０７ ５１ ２ ０ － ．１ ０
维普资讯
拜丽 萍 王炳健 周慧鑫 ， ，
（ ． 国电子科 学研 究院 ， １中 北京 １０４ ； ０ ０ １
２ 西安电子科技大学 技术物理学院， ． 西安
广义模糊集合及局部 自适应增 强算法研 究的基础上 ， 出一种针对红外微 弱 目标 图像 提 的 实时模糊 域 自适应 增 强 算法 ， 用反 正切 函数 作 为映射 ， 空间域 的灰度 图像 变换为 对应 的 广义 利 将 隶属函数。实验 结果证 明， 该算 法不仅能有效地提 高图像灰度动 态范围， 使各 区域之间层次更加清
楚， 而且 同 时能 自适 应 地 增 强 图像 局 部 区 域 不 同灰 度 层 次 的 边 缘 和 细 节 ， 边 缘 和 细 节 明 显 地 使
电子工程研究报告之图像处理与识别算法
电子工程研究报告之图像处理与识别算法研究报告：电子工程研究报告之图像处理与识别算法摘要：本研究报告旨在探讨图像处理与识别算法在电子工程领域的应用。
首先，我们介绍了图像处理与识别的基本概念和原理。
然后，我们详细分析了几种常见的图像处理算法，包括图像滤波、边缘检测和图像增强等。
接着，我们探讨了图像识别算法的发展趋势和应用领域。
最后，我们总结了本研究的主要发现，并提出了未来的研究方向。
1. 引言图像处理与识别算法是电子工程领域中的重要研究方向之一。
随着计算机技术的不断发展和智能设备的普及，图像处理与识别的需求日益增长。
图像处理算法可以对图像进行滤波、增强、分割等操作，从而提取出图像中的有用信息。
而图像识别算法则可以对图像进行自动识别和分类，为实际应用提供基础支持。
2. 图像处理算法2.1 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的一种算法。
它通过对图像进行平滑处理，去除图像中的噪声和不必要的细节，从而改善图像的质量。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
这些算法可以应用于图像去噪、图像复原和图像增强等方面。
2.2 边缘检测边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它可以提取图像中的边缘信息。
边缘检测算法可以通过计算图像中像素点的梯度值来确定边缘的位置和方向。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
这些算法可以应用于图像分割、目标检测和图像匹配等方面。
2.3 图像增强图像增强是改善图像视觉效果的一种方法。
图像增强算法可以通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数来改善图像的质量。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、灰度拉伸和自适应增强等。
这些算法可以应用于图像显示、图像打印和图像分析等方面。
3. 图像识别算法3.1 特征提取特征提取是图像识别中的关键步骤之一。
它可以从图像中提取出具有代表性的特征，用于图像的分类和识别。
常用的特征提取算法有SIFT算法、SURF算法和HOG算法等。
彩色图像局部自适应对比度增强算法研究
利用显示器输出。图像在 两个颜 色空间表示的互相转换 ， 利 用 了 Ｍａ Ⅱ ａ ｂ图 像 处 理 工 具 箱 中 的 函 数 ｒ ｇ ｂ ２ ｈ ｓ ｖ（ 把
ＲＧ Ｂ颜 色 空 间 的图像 变换 到 Ｈ Ｓ Ｖ 颜 色 空 间 ）和 ｈ ｓ ｖ ２ ｒ ｇ ｂ （ 把Ｈ Ｓ Ｖ 颜 色空 间 的图像 变换 到 Ｒ Ｇ Ｂ颜 色空 间 ） 日 。 这两 个 颜 色 空 间互 相 转换 的计 算 公 式 主 要 是 下面 的第 ３节 需 要 用， 在此 给 出日 ｏ ＲＧ Ｂ颜 色空 间 到 ＨＳ Ｖ颜 色空 间的 变换 ：
无 定义，如 果 ＭＡ ＝ＭＩ Ｎ
６ 。 Ｇ
数 学 形 态 学 是 一 种 强 有 力 的 图 像 处理 技 术 ， 已 经 成 功 地 应 用 于 灰 度 图 像 处 理 领 域 的 各 个 方 面 。灰
度 图 像 的 膨 胀和 腐蚀 算 子 ： 求 结 构 元 素 确 定 的 图 像
像 对 比度 的 同 时 ， 能 够保 持 图像 色 调 ， 提 高 图像 质 量 。 ，
关键词 ：自适应对 比度 增强；数学形来自学 ； 彩 色空间； 增 强算法
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献 标 识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２ － ０ ５ ４ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ － ０ １ ０ ９ － ０ ３
子 集 中像 素 值 的 最 大 值 和 最 小 值 。开 算 子 是 先 腐蚀
后 膨胀 ， 闭算子是 先膨胀 后腐 蚀 ， 这 四 个 基 本 算 子 的 组 合 构 成 了 灰 度 形 态 学 的 所 有 算 法 。 由 于 彩 色 图 像 的 向量 特 性 ， 不 能 直 接 把 灰 度 图 像 形 态 学 推 广 到 彩 色 图像 ， 必须 先定 义合 适 的颜 色 向 量序 【 ｌ 】 。 本 文 利
夜间拍照图像质量增强算法的研究与实现
夜间拍照图像质量增强算法的研究与实现曾皓;杨荣坚;陈鹏【摘要】由于移动智能设备在夜间拍摄图像时,传统的闪光灯和无闪光灯条件下拍摄图像的融合算法在图像配准步骤中存在不准确以及在图像融合步骤中存在效果不佳的缺点.针对上述问题,提出一种夜间拍照图像质量增强算法.该算法首先提出基于ASIFT夜间图像配准算法来对闪光灯和无闪光灯条件下拍摄图像进行配准,避免传统配准方法的过拟合问题,然后用基于细节重构的图像融合算法对配准后图像进行融合,大大增强图像的细节信息.实验结果表明,基于ASIFT的夜间图像配准算法,可以提高夜间图像配准精确度,有效地避免出现重影等问题,而基于细节重构的图像融合算法有效地解决了色偏问题和细节提取问题.经过该算法处理后的图像既保留原来的光照氛围,又增强图像的细节信息,大大提高了图像的主客观质量.%When smart device take picture at night, the conventional image fusion algorithm of flash and no-flash image pairs has problems of inaccuracy of image registration and unsatisfied result of image enhancement.Thus, an image enhancement algorithm for nighttime image is proposed.Firstly, in order to avoid the over-fitting problem caused by feature points which are too concentrated, a nighttime image registration algorithm based on Affine-SIFT is proposed to register flash and no-flash image pairs.Next, the presented method used image fusion algorithm based on detail reconstruction to fuse the registered flash and no-flash image pairs.The experimental results show that the proposed algorithm can improve the accuracy of image registration and avoid the ghost in fusedimage.Furthermore, the proposed algorithm can improve the details inimage and reduce color distortion.Flash and no-flash image pairs processed by the proposed algorithm can maintain ambient illumination in the no-flash image, improving the details and quality.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2017(034)004【总页数】10页(P193-201,280)【关键词】图像配准;图像增强;ASIFT;特征点均衡【作者】曾皓;杨荣坚;陈鹏【作者单位】中国民用航空西北地区空中交通管理局通信网络中心陕西西安710086;西安电子科技大学通信工程学院陕西西安 710071;西安电子科技大学通信工程学院陕西西安 710071【正文语种】中文【中图分类】TP3随着人们的生活水平的日益提高，相机以及智能手机越来越普及。
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图像自适应增强算法研究设计（）图像自适应增强算法研究目录引言 (3)1 图像增强的基本理论 (6)1.1数字图像的一些基本概念 (7)1.1.1数字图像的表示 (7)1.1.2采样 (7)1.1.3量化 (9)1.2灰度变换 (10)1.2.1线性灰度变换 (10)1.2.2分段线性灰度转换 (12)1.2.3灰度非线性变换 (12)1.3直方图修正 (13)1.3.1灰度直方图的定义 (14)1.3.2直方图的性质 (15)1.4直方图均衡化 (16)1.5局域直方图均衡化 (18)2 图像增强方法的改进 (20)2.1基于小波变换的图像增强方法 (21)2.1.1小波变换理论基础 (21)2.1.2小波与小波变换 (22)2.1.3图像质量的评价标准 (24)2.1.4小波变换算法思想分析 (24)2.2基于高通滤波器的图像增强方法 (26)2.2.1基本理论 (27)2.2.2高通滤波器算法思想分析 (29)3 几种增强的实验结果与分析 (31)3.1小波增强 (31)3.2直方图均衡化 (33)3.3总结 (36)结论 (37)致谢 (38)参考文献 (39)附录1 小波增强源程序 (42)附录2 对比增强源程序 (43)摘要在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着其重要作用。
它通过有选择的强调图像中的某些信息而抑制另外一些信息，以改善图像的视觉效果，将原图像转换成另外一种更加适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
传统的图像灰度增强方法通过增大灰度级别的间距来达到增加图像灰度对比度的目的。
当图像所占用的灰度级别个数非常少时，传统方法就不能达到预期的增强效果了。
小波多分辨分析由于它能多尺度多角度提取信号特征，往往可在不同尺度上噪声和信号明显地区分开来，所以它在图像去噪和增强方面有很大优势。
本文提出的基于小波技术的梯度增强方法的基础上，通过增加灰度数量和增强图像的灰度对比度，取得了较好的增强效果。
针对不同特点的图像采用相应的图像增强方法可以达到较好的增强效果。
实验结果表明，本文提出的改进方法对于某些图像取得了比传统的增强方法更好的效果。
关键词：图像处理；直方图；图像增强；直方图均衡；小波变换AbstractImage enhancement technology plays a very important role to improve image quality in image processing. By enhancing some information and restraining other information selectively it can improve image visual effect observably or computer analysis and processing better. Increasing the intervals of gray levels, enhancing gray contrast is implemented by the traditional gray enhancement algorithms. When the number of gray levels used by an image is very less, anticipated effects are difficultly achieved.Wavelet analysis has predominant advantages in image de-noising and image enhancement，due to its extracting multi-resolution characters of signal and making the difference between noise and signal very clear．This thesis proposed the grads enhancement algorithm based on wavelet transforms that can achieve the better effects by increasing the number of gray levels and enhancing gray contrast. Using appropriate method of image enhancement for different characteristics of images, better enhancement effects can be achieved．Experiences showed that the improved algorithms proposed by the thesis achieved better effects than the existing algorithms．Keywords：Image processing; Histogram; Image enhancement; Histogram equalization ;Wavelet trasfrom引言人们对外界的信息百分之七十五来自图像，也就是说人类大部分信息都是从图像中获取的。
利用计算机对图像进行各种形式的处理，促进了图像处理技术的发展[1]。
图像增强本身就是图像处理中最具吸引力的领域之一。
随着电子计算机技术的进步，计算机图像处理今年得到飞发展，已经成功的应用于几乎与所有与成像有关的领域，并正发挥着,其重要作用。
它利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得预期的结果。
对图像进行处理时，经常运用图像增强技术以改善图像的质量。
图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。
“图”是物体反射或透射光的分布，“像"是入的视觉系统所接受的图在人脑中的所形成的印象或者认识。
照片、绘画、书法作品、手写汉字、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。
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。
在摄影时由于光照条件不足或者过度，会使图像过暗或者过亮；光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像变得很模糊；传输过程中会引入各种不同类型的噪声。
总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面存在着诸多的问题，这类问题我们不防称之为质量问题。
尽管由于目的、观点、爱好等不同，图像质量有很难统一的定义和标准。
但是根绝应用改善图像质量却是一个共同的目标[2]。
一般情况下，经过图像增强处理后，图像的视觉效果会得到改善，某些特定某些信息的辨识能力，其他信息被压缩了。
因此，图像增强处理并不是一种无损处理，更不能增加原图像的信息，而是通过某种技术手段有选择的突出对某一具体应用的“有用’’的信息，削弱或抑制一些无用信息。
图像增强的目的就是增强图像的视觉效果，将原图像转换成一种更加适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。
它一般要借助于人眼的视觉特性，以取得看起来较好的视觉效果，很少涉及客观和统一的标准。
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。
目前数字图像处理的应用越来越广泛，已经渗透到工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科研、安全保卫等各个领域，在国民经济中发挥越来大的作用。
卫星遥感数字图像处理技术可以广泛别技术则在公共安全领域得到了广泛应用；在医学领域，CT、核磁共振等技术应用于临床诊断。
如图像处理在医学界的应用非常广泛，无论是临床诊断还是病理研究都大量采用图像处理技术。
如在医学领域利用图像处理技术可以临床实现对疾病直观，无痛，安全方便的诊断和治疗，受到了广大患者的欢迎与接受。
在工业方面，计算机图像处理技术元件缺陷检测等等，在军事公安领域可采用图像处理与模式等识别方法实现监控、案件侦破、交通管理等，如巡航导弹地形识别；测试雷达的地形侦察；遥感飞行器RPV的引导；虹膜识别等。
图像技术的快速发展同它的广泛应用是分不开的，发展的动力来自稳定涌现新的应用，我们可以预料，在未来社会中图像增强技术将发展更为重要的作用。
大型机在图像处理的过程中，图像增强是一个非常重要的环节，本论文的主要内容就是围绕图像增强部分的一些基本理论和算法以及在生物医学方面的的应用。
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。
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。
在这一时期，由于图像存储成本高，处理设备造价高，因而其应用面很窄。
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，对图像处理技术的发展起到了很好的促进作用。
到了20世纪80年代，图像处理技术进入普及期，此时的微机已经能够承担起图形图像处理的任务。
VLSI的出现使得处理速度大大提高，而造价却进一步降低，这极大的促进了图像系统的普及和应用。
图像增强需要图像处理的其重要组成部分，传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了其重要作用。
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。
传统的图像增强方法基本可以分为空域图像增强方法和频域图像增强方法两大类。
空域是指组成图像的像素的集合，空域图像增强直接对图像中像素灰度值进行预算处理，如灰度变换、直方图均衡化、图像的空域平滑和锐化处理、位彩色处理等。
频域图像增强对图像进行傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后逆傅立叶变换获得所需结果[3]。
如低通滤波技术、高通滤波技术、带通和带阻滤波、同态滤波等。
目前研究较热的是局部直方图均衡化增强算法、基于小波变化的增强方法和基于模糊数学的增强方法。
目前由于还没有一种通用的衡量图像质量的指标能够用来评价图像增强方法的优劣，图像增强理论有待进一步完善。
因此，图像增强技术的探索具有实验性和多样性。
增强的方法往往具有针对性，以至于对某类图像增强效果好的增强方法未必一定适用于另一类图像，例如某种图像增强算法中可能对于X射线图像具有很好的增强效果，但是他就不是增强从空间探测器传回的火星图像的最好方法。
经常采用的方法是使用几种增强技术的组合或使用调节参量的方法。
图像增强的最大困难时，很难对增强结果加以量化描述，只能靠经验，人的主观感觉加以评价。
本文的研究内容：第一章图像增强的基本理论第二章图像增强方法的改进第三章几种增强的实验结果与分析第四章结论1 图像增强的基本理论图像增强处理是指根据一定的要求，突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强的信息处理。