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1.4本论文的论述结构
第一章绪论。主要对于图像增强和图像对比度增强进行概述。
第二章工具介绍。介绍对本次图像增强处理工具的整体介绍——MATLAB介绍。
第三章图像处理基础。对于图像增强处理的理论基础进行论述。
第四章BPDHE算法。BPDHE算法的具体实现步骤及其原理。
第五章总结。对于BPDHE算法实现的总结，及其结果分析。
最后内容为致谢、参考文献。
2.MATLAB工具
2.1MATLAB的概述
MATLAB是由MATrix和LABoratory这两个单词的缩写组合成的，可翻译为矩阵实验室。它是由美国的MathWorks公司出品的一款软件，它被用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数学计算，是一款极其良好的交互式数学开法环境。现今，MATLAB取得了巨大的成功，它成为了和Mathematica以及Maple并列的数学软件之一。MATLAB的功能包括矩阵运算、绘制函数和数据图像、实现数学算法、创建相关的GUI等等，它还能和其他编程语言协作共同开发。以上的功能在其他同类的数学软件上找到，但是MATLAB数值计算的表现是令人们最为称赞的。利用数量众多的工具箱（Toolbox），MATLAB在众多的领域拥有了一席之地。Simulink是MATLAB最为重要的组件之一，它省去了大量的复杂的编程工作，为使用者构建了一个易于使用动态系统建模、仿真和分析的集成环境。不需要大量的编程，只需要鼠标简单操作和参数设定，就能实现对复杂系统的建模和仿真分析。这使得使用者能够专注于数学算法的开发。文献综述
2.2MATLAB的特点
MATLAB在全球拥有众多的开发者和科学技术工作者，这离不开MATLAB本身的优势和特点。第一，MATLAB拥有高效的数值计算和符号计算能力，能让使用者远离一些深奥的数学运算分析，更专注于自己的业务。MATLAB拥有多余500个工程数学中使用到的函数和算法实现，方便使用者实现各种计算功能。这些数学函数和算法都不是滞后延迟的，而是竟跟着科学技术和工程数学的发展，都是现代科技的最新成果。这些算法函数方便调用，而且经过大量的优化。另外，MATLAB提供了大量的工程工具箱（Toolbox），这些工具箱都是依据现今工程方向由特定的专家编写而成，相对领域的用户可以直接使用工具箱，而不需要编程。第二，MATLAB拥有良好的用户界面，相对比较简单的编程脚本。MATLAB的编程语言类似于工程中经常使用的C/C++语言，有编程经验的使用者能够很快上手。同时，MATLAB拥有强大的图形处理能力，能实现数据的可视化和绘图功能。使用者使用手中的数据绘制二维或三维的图形。第三，MATLAB提供了面向其他计算机语言的程序接口，可以实现多种语言的混合编程。来`自^751论*文-网www.751com.cn
2.3MATLAB中的数字图像处理
在MATLAB中，图像数据是使用矩阵方式矩阵储存的。矩阵的数值是使用双精度浮点型数据（double）64位储存和计算，为了节省储存空间MATLAB为图像数据提供了特殊的数据类型8位无符号整数（unit8），用这种方式储存的图像称为8位型图像。图像都可用unit8和double类型的矩阵来储存。
MATLAB中的Image（）可以直接显示8位图像，unit8和double型数据在image（）中拥有不同的意义。例如对于灰度图像，unit8型的取值范围为0~255，double型的取值范围为0~1的双精度浮点数。函数imread（）是根据文件中的图像类型进行不同的处理。当加载的图像是数据类型不符合要求时，可以使用im2double（）和im2unit8（）进行两种数据之间的转换，同时MATLAB也提供Im2unit16（）转换。MATLAB支持图像之间的转换，使用gray2ind（）和ind2gray（）函数实现灰度图像与引索图像之间的相互转换。rgb2ind（）与ind2gray（）函数实现rgb图像与索引图像的像互转换。rgb2gray（）函数实现rgb图像转换为灰度图像。im2bw（）函数索引图像、灰度图像、rgb图像转换为二值图像。imread（）、imwrite（）、imshow（）函数分别为读取图像、写入图像和显示图像。MATLAB中还拥有较多关于图像处理的函数，在此不一一列举。