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根据图像处理的策略，图像技术可分为全局处理和局部处理。根据图像的种类还可以分为灰度图像处理和彩色图像处理。而直方图均衡化（HE）则是属于全局处理。直方图均衡化的处理方法是一种空域增强方法，它是对图像中的灰度值进行处理，而为了更好的突出图像的特性，局部均衡化的处理方法应运而生。基于此，还有对比度受限的自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）[8]。论文网
直方图均衡化基于的原理是：当图像中的灰度级概率为均匀分布时，图像暴露的信息量最大，即具有最大嫡(信息量)的图像为均衡化图像[9]。直方图均匀化就是将灰度级转为均匀分布，因此增加了灰度值的动态范围，增强了对比度。HE是一种对全局的图像处理，不适合不同区域的对比度变换。所以用HE，会抹掉感兴趣的部分，很难识别图像的细节，而且会引入噪声从而破坏图像信息。为了克服这一缺点，人们引入了局部直方图均衡化（LAHE）[10]。LAHE是对图像中的每一个像素根据它所在区域(称为相关区域contextual Region, CR)的直方图采用不同的变换.由于这种方法的计算量较大，因此引入了插值等方法来提高效率。在LAHE中，某个像素的局部直方图就是以这个像素为中心的局部窗内的直方图。为了满足不同区域有不同的相关区域，还提出了一种动态确定矩形窗的方法[11]。
1.3 本文主要工作和内容安排
本文的主要工作就是探究直方图均衡化和局部直方图均衡化对水下图像的处理。着重研究的是LAHE对图像增强的效果，对比得出较好的方法。
本文分为六个章节，此章节为绪论部分，其他章节是：
第二章节介绍图像增强技术，主要介绍空域增强方法。
第三章节主要介绍本文使用的软件opencv，介绍了软件的结构和简介了
opencv中的最简单的图像处理的应用[12]。
第四章节主要介绍直方图均衡化以及利用opencv得到的仿真结果，直方图
均衡化是直方图均匀分布来增强图像，章节中实现了灰度图以及它的直方图的显示。另外实现了彩色图像的直方图均衡化，灰度图和彩图之间最主要的区别就是通道数，因此章节中还具体提到灰度图的直方图和彩图的之间的转换。
第五章节主要介绍局部直方图均衡化以及利用opencv后得到的仿真结果。通过程序是先也看出了局部直方图均衡化和直方图均衡化之间的区别和联系。局部直方图均衡化的计算量较之直方图更加的大，不过在细节上也更好。局部直方图均衡化中窗口大小的采用也会影响图像的结果，仿真中会有体现。
第二章 图像增强技术
2.1 图像增强技术简介
图像增强技术是一种基本的图像处理，它对图像的处理方法是：突出图像中感兴趣的部分，弱化不需要的部分。图像增强技术旨在：一改善视觉效果使更清晰；二使图像更适合计算机处理分析[13]。文献综述
图像处理的评判标准在于人的视觉判断，这是一种主观性的判断。因此图像的处理方法是特定的，而其评价标准也是特定的。所以图像增强的各种处理方法没有一个通用评判标准，即：图像增强没有通用理论[14]。
总体而言，图像增强由空域增强和频域增强两种组成。空域增强主要对像素进行处理，而频域增强是对图像的变换域进行处理，然后反变换后得到增强的图像。除此以外，图像增强根据图像的种类还可以分为灰度增强和彩色增强。本文中会介绍这两种方法。
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