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    1.2  研究概况和发展现状 图像增强技术作为一大类基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到观感更好或对特定用途更有用的图像。图像增强技术有很多，直方图均衡化（Histogram Equalization，HE）算法的研究起源很早，是一种最常用的图像增强方法。直方图均衡化能够调节图像的动态灰度范围，简单、快速、高效、经典。直方图均衡化的基本思想是使图像的灰度级趋向于均匀分布，达到扩展图像的动态显示范围和增强图像对比度的目的。 但在直方图均衡化的过程中，部分表征图像细节的灰度级被过度合并，可能导致处理后图像细节信息丢失而变得模糊。对此，传统的研究已提出了很多改良的直方图均衡化算法，如双直方图均衡化（BBHE） 、二元子图像直方图均衡化（DSIHE） 、最小平均亮度误差双直方图均衡化（MMBEHE） 、递归均值分离直方图均衡化（RMSHE） 、递归子图像直方图均衡化（RSIHE） 。 双直方图均衡化在增强图像时保护了图像的平均亮度。基于输入的平均亮度，BBHE将直方图分为两部分，然后独立地对两个子直方图进行均衡化。     二元子图像直方图均衡化也是将直方图分为两个子直方图，但划分是基于亮度的中
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