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数字图像处理技术是随着计算机的发展而发展起来的。事实上，由于数字图像处理不仅要求非常大的存储能力，同时也需要十分强大的数字计算能力，因此数字图像处理领域的发展与数字计算机以及数据存储，显示和传输等相关技术是密不可分的。图像处理技术在历史上并不是很悠久，但其从发展初期就一直受到研究人员的关注和重视,因为图像是人们日常接触最多的信息载体。图像增强技术大概经历了初始阶段、发展阶段、普及阶段、实用阶段这四个阶段。25426
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（1）早在上个世纪40年代，计算机之父冯•诺依曼提出了存储器概念和条件分支的概念，在两个概念的基础上，计算机技术得到了长足的发展，这使计算机进一步运用于图像处理领域。
（2）自上个世纪60年代起到20世纪70年代结束，图像增强技术进入了发展的初始阶段，这阶段的图像主要采用像素型光栅扫描显示，图像大多采用中、大型计算机进行处理运算，成本高且设备造价也高。因此，在那时图像处理技术的应用并没有普及，仅能运用到某些高端领域的研究中。论文网
（3）而上个世纪70年代，图像处理技术进入发展阶段，图像处理开始使用光栅扫描显示方式。一个典型的成功例子就是计算机轴向断层术（CAT），这为医学研究中做出了巨大贡献。
（4）上个世纪80年代，VLSI的出现使微机的功能更加强大，速度极大提高，并且图像处理的成本也降低了许多，这使得数字图像处理技术开始进入各种领域进行全方位的应用，图像处理技术的运用得到了普及。
（5）上个世纪90年代之后，数字图像要处理的信息量更大，这就要求图像处理更高效，这一阶段更看中实用性。
（6）踏入新世纪，人们对数字图像的质量要求也越来越高，我们希望有更好的视觉效果，让我们的生活更加便捷，这就要求我们进一步发展和完善数字图像处理技术。这一阶段，数字图像处理技术的应用更加广泛，图像增强技术是其中的重要的研究点和突破点，未来也会越来越受到人们的重视。这也是该课题研究的目的和意义[2]。
图像增强的算法纷繁复杂，各不相同，但是这其中应用最广泛的还是直方图均衡化算法，它是用于改善图像的初步增强算法。图像增强包括灰度图像增强和彩色图像增强两方面，灰度图像增强技术虽然比较成熟，但是在保持亮度的同时不能很好的提高对比度或保留细节，在两者都保留的情况下又不能保留亮度，为了使对比度、细节和亮度三者协调，获得最好的增强效果,我们需要研究出更高效的增强算法。因为彩色图像增强很复杂，与灰度图像相比，彩色图像有三个颜色分量：R、G、B，通过处理后，输出的图像也是由R、G、B组成的彩色空间，由R’、G’、B’表示。因此，增强过程中要十分注意颜色信息，这是其要考虑到的重要因素[3]。同时，还要考虑失真等问题，所以灰度图像的增强算法不能直接运用到彩色图像的增强中。
彩色图像增强的方法大致可分为以下三类：
（1）在RGB空间处理，对三个颜色分量同时进行放缩和平移，这方法简单方便，但易导致失真；
（2）在变换空间处理，例如HSI、HSV等，可保证颜色不变，但计算量大；
（3）用Retinex理论处理，该理论最符合人类视觉系统，处理后对人眼来说最好，但计算量大且可能有“光晕”现象产生[3]。
人们最初用于彩色图像增强的算法就是在RGB空间对三个分量单独进行直方图均衡化，计算十分简单，但由于每个分量间有很强的相关性，最终实现的效果会不太理想，导致颜色失真等问题出现。因此多采用第二种方法