研究生数字图像的课程论文设计
1 引言
数字图像增强的首要目标是处理图像，以得到对具体应用来说视觉效果更好
或更有用的图像。图像增强效果的好坏直接影响图像分割、特征提取、目标跟踪等后续处理，而且多数图像是以对比度增强为主要需求。对比度增强的算法很多，比较常用的是直方图均衡法和灰度变换法。直方图均衡法的优点是能自动地增强整个图像的对比度，但它实际增强效果不易控制，往往在增强目标的同时，也增强了背景和噪声。而灰度变换特别是分段线性变换因为算法简单，且变换函数可以任意合成而得到广泛的应用。
本文在对基本的分断线性灰度变换方法的分析研究基础上，应用了一种基于
区域分割的分段线性变换方法，
将整幅图像分为不同的灰度段，对不同的灰度段进行了不同的灰度处理，以实际图像为例，对图像进行了图像增强。
2 基本算法
2.1分段线性变换对比度拉伸
为了改变图像的对比度，必须改变图像像元的灰度值，这种改变的本质是构建变换函数。当函数是线性或分段线性时，就称为线性变换。
线性变换也叫“线性拉伸”，目的是将像元值的变动范围按线性关系扩展到指定范围。
函数符合以下线性关系：
直线与横轴的夹角大于45°时，图像被拉伸，灰度动态范围扩大；反之，图像被压缩，灰度范围缩小。有时为了更好地调节图像对比度，需要在一些灰度段拉伸，而在另一些灰度段压缩，这种变换称为分段线性变换。分段线性变换时，
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