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摘要： 在图像处理中，图像增强是处于最底层的预处理的位置，通过有针对性地抑制或者强调部分信息来达到增强图像视觉效果的目的.本文重点讲述了基于空间域算法的点运算算法和领域增强算法，其中，关于点运算算法主要介绍了灰度变换法，包括灰度的线性变换，分阶段线性变换以及非线性变换中的指数变换和对数变换，此外，还有直方图均衡化和直方图规定化,而关于领域增强算法，重点讲述了领域平均法.实验表明，本文给出的几种简单的图像增强方法的确能够有效的达到应有的效果.26872
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毕业论文关键词： 图像增强；灰度变换；直方图均衡化；直方图规定化；领域平均法
序言：
图像是人类认知世界最重要的一种方式，是获取信息的重要途径之一.然而图像并不永远能直观的被人所感知，因此，图像处理的作用便体现出来，图像增强作为图像处理的一种常用手段，是对图像的一种低层次的处理，处于图像处理的预处理阶段，但就想万丈高楼平地起，最终还得靠地基，图像增强就是起到这么一个作用
图像增强为了使得图像的视觉效果得到改善，针对所需图像的目的，对其进行合适的处理，强调图像的某些特性，可以是把原来不怎么清楚的图像变的更加清晰，甚至可以相反的过程，改善图像质量，凸显重点，使人们能有效的把握住重点的有效的信息，满足某些特殊情况下的要求.在航空航天，生物医学，工业生产以及公共安全领域有重要作用.
1、线性灰度变换法
1.1图像灰度
计算机毕竟不是人类，它是无法和人脑一样直观的处理图像信息的，计算机只能机械化的把图像转换成数字图像，用二文数组f(x,y)来表示，这里的x和y用来表示坐标点的坐标，f则是该坐标的像素点的值或者也可以指这幅图像，图像的左下角是坐标原点.
一般来说，我们经常使用的是灰度图，此时，f代表的就是是灰度值，而所谓的灰度则是指在黑白图像里的点的颜色深度，当图像是彩色图像时，灰度是将其转化为黑白图像之后的像素值，任何图像都是由红绿蓝三个通道组成的，这三个通道的缩览图都以灰度显示，用不同的灰度色阶来表示红绿蓝在三个通道中的比重.
1.2灰度直方图
在图像处理中，我们通常使用的是灰度直翻图，这是一种简单但是高效的工具，它表示灰度级别的函数，可以让人们直观的看到在某个灰度级存在的像素点的个数，这种灰度在图像中出现的频率，因此，通过改变直方图的灰度分布状况我们就可以改变图像的显示效果，这样就能够达到图像增强的效果
1.3灰度变换
根据以上结论，我们知道灰度变换能够使得图像的特征更加明显，图像的成像效果更加清晰.基于点运算的灰度变换可表示为
g(x,y)=T[f(x,y)].
就像一般的数学表达一样，T是灰度变换函数，是f（x,y）和g（x,y）之间的一种转换关系.灰度变换一般有一下几种方法，灰度的线性变换，对数变换，灰度切割，位图切割以及图像求反.
图像灰度变换是图像增强的一种十分给力的方法，它可以使得图像的灰度范围得到扩大，使得图像的对比度得到增强，成像效果更加清晰，增强图像的特征，但是完美的方法是不存在的，灰度变换会使得图像的灰度范围不能够达到图像格式的最大灰度范围，而且还会有图像的信息丢失，层次感表现无力等问题.
1.4线性变换
线性灰度变换是将输入图像的灰度值的动态范围按照我们所需要的线性关系公式将其控制在某个指定范围或整个动态范围，我们假设原图f(x,y)和经转换函数T变换后得到的图像g(x,y)的灰度范围分别为[a,b]和[c,d]