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摘要：图像增强的主要目的是增强图像中的有用信息，改善图像的视觉效果，将原来偏黑或不清晰的图像变得清晰，增强图像的亮度、对比度及清晰度，使之便于人或计算机进行分析处理。在所有基于频域和空域的算法中，常用的技术有基于直方图均衡的图像增强技术、基于对比度的图像增强技术以及基于尖锐化处理的图像增强技术。本文重点对比这几种典型的图像增强技术，并结合MATLAB进行仿真分析。最终选择基于直方图的图像增强算法进行图像增强技术的设计。文章首先在绪论部分对本文的研究背景及意义进行分析，阐述本文的研究价值。然后结合文献分析法对于本课题相关的理论，例如图像增强技术、MATLAB软件技术以及支持图像的类型等进行分析，为本文的研究奠定一定的理论基础。接着重点对三种典型的图像增强技术：直方图增强技术、对比对增强技术以及尖锐化处理技术等进行详细的概述和仿真分析。最终选择直方图增强技术进行算法设计。本文提出对传统的直方图算法的缺陷从分块数量设置和剪切高度设置两个方面进行算法的优化，并结合实际图像的处理对改进后的算法进行效果分析，嘴周得到改进后算法，能够在一定程度上提高图像图纸。
关键词： 图像增强技术；MATLAB；直方图均衡；更多范文 自二十世纪七十年代以来，人们提出了基于实际图像特征和噪声分布方法的各种图像去噪方法。 传统的图像增强去噪方法可以分为两类：空间滤波和频域滤波，而平均滤波、中值滤波和维纳滤波是三种最重要的空间增强去噪方法。
目前在空间域中常用的降噪方法，也有诸如傅里叶变换到频域后的图像数据。在频域滤波器到复杂域变换操作中，相对于实现硬件需要更多的资源和时间。在平均或加权平均滤波和中值或加权中值滤波，最小均方误差和多次迭代的平均值或中值滤波的空间域方法中，已证明这些方法具有一定的降噪效果，但它们具有其局限性
噪声是影响图像质量和视觉效果的最重要因素之一。它可以被认为是一种干扰因素，可以防止人们接收信息或影响图像处理。造成图像噪声的主要原因是图像质量在获取或传输图像的过程中受到照明，温度，天气和图像设备的影响而受到损害，并且与原始理想图像存在偏差。噪音的存在是非常有害的。这使得人们无法清晰地观察收集的图像，从而影响视觉效果。某些需要提取和识别的对象无法分析，并且会干扰图像的应用价值以及图像的某些后续高级处理，如边缘测试，图像分割，特征识别，图像融合因此图像增强去噪处理对数字图像的研究是一项非常重要的工作，既能提高图像质量又能满足进一步处理图像的需要，具有深远的意义。