多尺度對比增強算法的基本觀點是將圖像分解成代表圖像單個細節的像素，然后立
即在這些像素上提高對比度，因此要求選擇一種圖像分解方法。
在圖像分解方法的選擇上要遵循以下兩個基本條件：
? ? ? ? ? ?(1)必須包括所有層次來表示任何大小的結構；
? ? ? ? ? (2)必須連續不中斷。

? ?在多尺度對比增強算法處理中，圖像分解選擇拉普拉斯金字塔函數

(1)圖像分解的過程

拉普拉斯金字塔函數分解的基本思想是首先原圖像進行低通濾波降低像素與像素
間聯系的緊密程度，間隔抽樣壓縮圖像數據，也就是說圖像樣本密度縮小了，然后進行
插值，最后所得結果圖像與原圖像作差縟到控醬拉斯金字塔中的第一層。基于此層圖像
重復上述操作，就會擴展成為金字塔形狀的多尺度數據結構。下面介紹拉普拉斯金字塔
的分解和重建過程。
? ? ?拉普拉斯金字塔是建立在高斯金字塔基礎上的，由一系列L1,L2,L3,L4……上-組成，

每個L就是兩層相鄰高斯金字塔的差異集，公式如下：

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?L(1)=G(1)-expand(G(l+1));

在處理過程中，每次圖像都比上一次的樣本密度縮小一半(即縮小為原來的二分之
--)。這時整個過程就呈現了金字塔數據結構，又因為每層金字塔的值代表兩個高斯圖
像的差異圖像，也可以看成是與原始圖像不同程度的卷積，這一點很像在圖像增強中的
“拉普拉斯”操作，所以叫它拉普拉斯金字塔。

? ? 在圖像重建的時候，需要放大高斯金字塔并與低一級的拉普拉斯金字塔相加：

? ? ? ? ? ? ? ? ? ??G(1)=L(1)+expand(G(l+1))

（2）圖像增強的過程

? ? 為了增強圖像的細節部分，在進行對比度均衡化前，先對圖像進行F/E處理，

? ? ?F處理主要是通過調節圖像的空間頻率特性來改善圖像的銳化特性，以達到解剖結構的細節描述，突出圖像的細微特征；

? ? E處理則是在低頻的部分降低圖像的動態范圍，對感興趣區進行密度補償。

F處理：
? ? 圖像的細節處理可以通過提高圖像的高頻部分的頻率幅度來顯示： ? ? ? ? ? ? ? ? ?Y=X+a*B(x)*(x-x1) ? ? Y、X、X1代表結果圖像、原始圖像、經過低通濾波的圖像后的像素值。（x-x1）表示圖像的高頻部分， ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?系數a決定了高頻部分的增強程度。 F處理的具體過程為： 首先將原始圖像進行低通濾波也就是平滑操作，從而得到平滑圖像，然后原始圖像與平滑圖像作差得到差值圖像，差值圖像代表著圖像中的高頻信息部分，通常是圖像的邊緣及細節信息部分，接下來根據圖像中不同數據密度部分進行相應程度的圖像增強， 這里系數a、函數B(x)是事先給定的，會根據圖像類型、圖像效果要求、圖像數據密度分布的不同而不同，其中圖像數據密度分布情況，在算法中尤為重要，因為在后面的算法中拉普拉斯金字塔分解、分層增強系數都與圖像數據的密度有關，最后將增強后得到的圖像與原始圖像做和得到最終的F處理效果圖像。
E處理： 有些圖像的照射范圍太廣，不能以恰當的對比度來顯示所有的圖像區域，因此需要通過減低圖像中的低頻部分，來提高所有相關圖像特征的對比度， ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Y=X+a(A-X1) ? a<1;
? ? ? ? ? ?X表示原圖像，x1表示平滑濾波后的圖像，a是矯正系數，用于控制動態壓縮的程度，A常量
E處理的具體過程為： 首先將原始圖像進行低通濾波進行平滑操作，從而得到平滑
圖像，然后與給定的A做差得到差值圖像，然后與給定的系數a相乘， 其意義是進行圖像數據密度的動態壓縮，即去除了圖像中的低頻率部分，保留了高頻率部分，因為圖像
的重要細節信息往往存在于高頻中，最后得到的圖像與原始圖像做和得到最終的效果圖
像。

? ? ? ? ? ? ? ?

總結

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