直方图变换在图像增强中的应用与探讨

"本篇论文探讨的是基于直方图变换的图像增强方法，由安徽大学电子信息工程专业的学生李超撰写。图像作为承载信息的重要媒介，图像增强是图像处理中的关键技术，旨在提升图像的整体和局部特征质量，对图像质量和视觉效果有显著影响。论文首先介绍了图像增强的基本概念和研究现状，强调其针对性和目的性。 文章详细解析了数字图像直方图，包括直方图的定义、性质和用途。直方图是统计图像像素灰度分布的一种工具，通过它可以了解图像的亮度分布情况。接着，论文着重讨论了两种常用的直方图变换技术：直方图均衡化和直方图规定化。 直方图均衡化是通过调整图像像素的灰度值分布，使得整个图像的亮度均匀，增强对比度。作者提供了实现这一过程的步骤，并通过MATLAB实例展示了其操作。尽管直方图均衡化有提升图像细节和对比度的优点，但也存在可能导致过度增强和失真的不足。 直方图规定化则是在保持某些区域亮度不变的情况下，对其他区域进行增强，具有更精细的控制。同样，论文提供了MATLAB实现的步骤以及优缺点分析。为了进一步提高图像增强的灵活性，作者提出了局部直方图均衡化，即针对图像的不同区域进行单独的直方图处理，能够更好地保留图像的原始特征。 论文通过一个灰度图像的实际案例，展示了直方图均衡化和规定化的具体实施过程，包括代码、实验结果以及处理前后图像的直方图对比。这不仅验证了理论，也提供了实际应用的参考。 这篇论文深入研究了直方图变换在图像增强中的应用，对直方图均衡化和规定化进行了细致的探讨，同时还引入了局部直方图均衡的新思路，为图像处理领域的研究者提供了有价值的实践指导。关键词包括：图像增强、直方图均衡、直方图规定、局部直方图均衡和MATLAB。"