一、圖像增強的點運算

圖像增強：采用一系列技術，改善圖像的視覺效果，或者將圖像轉換成一種更適合于人或者機器進行分析和處理的形式。

圖像增強方法：1.空間域增強：直接對圖像各像素進行處理；2.對圖像進行傅里葉變換后的頻譜成分進行處理，然后逆傅里葉變換得到需要的圖像。

目的：
1.改善圖像的視覺效果，有利于識別、跟蹤和理解圖像中的目標。

2.突出圖像中感興趣的信息，抑制不需要的信息，來提高圖像的使用價值；

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一、對比度增強

擴大圖像中感興趣特征的目標；方法：1.灰度變換法，2.直方圖調整法

灰度變換是圖像增強的重要手段之一，通過調整圖像的灰度動態范圍或者調整圖像的對比度對圖像增強。

對比度：明暗的對比程度。可以調整圖像的灰度范圍對圖像進行增強。

1）線性變換：令圖像f(i,j)的灰度范圍為[a,b],線性變換后圖像g(i,j)的范圍為[a',b'],這個圖是一個線性變換，得到g(i,j)與f(i,j)之間的關系式：

例子：如果圖像生成時存在曝光不足或過度的情況，圖像灰度可能會局限在一個很小的范圍內。在顯示器上看到的是一個模糊不清、似乎沒有什么灰度層次的圖像。

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對曝光不足的圖像用線性變換對圖像每一個像素灰度作線性拉伸（由上圖）。可看到有效的改善圖像視覺效果。

2）分段線性變換

如果只對圖像中部分目標感興趣，這時候需要突出感興趣目標所在的灰度區間，抑制不感興趣的灰度區間，分段線性變換可以解決這類問題。

設原圖像f(x,y)在[0,],感興趣目標的灰度范圍在[a,b],要把這個灰度范圍拉伸到[c,d],可以得到對應的分段線性變換表達式：

從表達式和圖中可以看出，在[0,a)和（b,M]灰度區間內圖像是被壓縮的。

3）非線性灰度變換

與線性變換不同，非線性變換使用非線性函數作為映射函數，如對數函數，指數函數等，實現對圖像灰度的非線性變換。

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二、對比度增強直方圖均衡化

灰度直方圖：用來反映數字圖像中每一灰度級與這個灰度級出現頻率之間的關系，能描述圖像的概貌。

直方圖修正法包括直方圖均衡化及直方圖規定化。

直方圖均衡化：將原圖像通過某種變化，得到一幅灰度直方圖均勻分布的新圖像。

假設用r表示歸一化的原圖像灰度；用s表示經過直方圖修正后的圖像灰度。即0<=r,s<=1 在[0,1]區間內的任一個r值，都可產生一個s值，且

s=T(r)

T(r)稱為變換函數，滿足下列條件：

1.在0<=r<=1內T(r)為單調遞增函數； 2.在0<=r<=1內，有0<=T(r)<=1;

條件1保證灰度級從黑到白的次序不變； 條件2確保映射后的像素灰度在允許的范圍內。

反變換關系為

總結

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