电子科大图像对比度增强实验报告

实验一图像增强实验一、实验目标：掌握图像增强的算法。

二、实验目的：1. 了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法2. 掌握直方图灰度变换方法3. 掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法三、实验内容：（1）图像的点操作、邻域操作算法。

（2）图像的直方图处理算法。

四、实验设备：1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5；五、实验步骤：（1）读入图像：用matlab函数实现图像读入（可读入Matlab中的标准测试图像）(原始图像)（2）实现图像点操作运算（如gamma校正，对数校正等）（3）实现图像的邻域处理（实现均值滤波，拉普拉斯滤波）（4）实现直方图均衡处理matlab 源程序clear all;clc;f=imread('girl_noise.jpg');figure,imshow(f),title('原始图像');[m,n]=size(f);f0= im2double(f); % 整型转换为double 类f1=f0;std_i=zeros(1,m-2);%灰线处理for i=2:m-1%灰线处理std_i(i-1)=std(f0(i,:));if(std_i(i-1)<0.1)for j=1:mf0(i,j)=(f0(i-1,j)+f0(i+1,j))/2;endendendfigure,imshow(f0),title('滤除灰线后的图像');fz=f0-f1;[r,c]=find(fz~=0);%寻找灰线噪声的位置f2=f0;change=0;count=0;for i=3:m-2%白线处理for j=1:mif(abs(f0(i,j)-f0(i-1,j))>0.2&&abs(f0(i,j)-f0(i+1,j))>0.2) count=count+1;endif(count>n*0.8)count=0;change=1;break;endendif(change==1)for k=1:mf0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,k))/2;endchange=0;count=0;endendfigure,imshow(f0),title('滤除白线后的图像');fz1=f2-f0;[r1,c1]=find(fz1~=0); %寻找白线噪声的位置fn = medfilt2(f0); %反射对称填充figure, imshow(fn),title('中值滤波后的图像');f0 = im2double(fn); % 整型转换为double 类g =2*f0- imfilter(f0,w4, 'replicate'); % 增强后的图像figure, imshow(g),title('高提升滤波图像(A=2)');图像处理结果六、结果分析从上面结果可以看出，带状噪声处理部分，已经基本将带状噪声去除。

传 统 的 基 于 图像 直 方 图 的 对 比 度 增 强 技 术 像 直 方 图 均衡 化 （ ＨＥ ） 和灰度 线性 变换 （ Ｌ Ｇ Ｔ） ， 在 提 高 图像 对 比度 的 同 时 ，
灰度级也 因此减 少，导致 图像 中 目标的不清晰 ，为后续 图像处理带来麻烦 。文 中提 出的分段 直方 图技 术可避免 此类 问
灰 度 级 合 并 带 来 的 图像 不 生 动 、视 觉 效 果 差 的 问题 ，具 有 可操 作 性 和 细 节 完整 的优 越 性 。 关键词 对 比 度 增 强 ；分 段 直 方 图 ； 阈值 分 割 ； 图像 融 合 ；灰 度 区 间 Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文献标识码 Ａ 文章 编 号 １ ０ ０ ７— ７ ８ ２ ０ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １— ０ ４ ９— ０ ４ 中 图分 类 号
题 产 生 。用 阈值 分 割 的 方 法将 图像 灰 度 直 方 图分 为 目标 段 、过 渡 段 、 背景 段 分 别进 行 处 理 、再 融 合 。 该 技 术 可 以做 到
处理后 的图像 的灰度 级依 旧会分布整个 ０～ ２ ５ ５灰度 区间，从 而完整地 保 留 了图像 中目标和 背景 的细节特征 ，避 免 了
Ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ Ｈ Ｅ ）ａ ｎ ｄ Ｌ ｉ ｎ ｅ ｒ ａ Ｇ ｒ ａ ｙ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ（ Ｌ Ｇ Ｔ ） ，ｔ ｈ ｅ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ｉ ｓ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｓ ｔ ｏ ｆ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｇ ｒ ａ ｙ
Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ Ｅｎ ｈａ ｎｃ ｅ ｍｅ ｎｔ ｏ ｆ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｓｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈｉ ｓ ｔ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ

基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域，它能够提高图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明。

随着现代科技的快速发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。

在数字图像处理领域，图像对比度增强处理是一种经典的技术，通过调整图像的灰度级范围，提高图像的对比度，使图像更加清晰和易于观察。

对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域，有效提升图像质量和信息量。

随着数字图像处理算法的不断发展和完善，基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。

通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法，可以快速、高效地对图像进行处理，并进行实验验证和效果分析。

研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。

1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法，通过对比不同算法的效果和性能进行分析，进一步提高图像的清晰度和质量。

具体目的包括：1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理，掌握常用的算法和技术；2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤，探究其在实际应用中的优劣势；3. 通过实验结果与分析，评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率；4. 对现有算法进行优化与改进，提出更加有效的图像对比度增强处理方法；5.总结研究成果，为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。

通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现，旨在提高图像处理的效率和质量，满足不同应用领域对图像处理的需求，促进图像处理技术的发展和应用。

1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术，在实际应用中有着广泛的使用。

通过增强图像的对比度，可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的质量和观感效果。

对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。

（1）在0≤r≤1中，T(r)是单调递增函数， 且0≤T(r)≤1； （2）反变换r=T-1(s),T-1(s)也为单调递增函 数，0≤s≤1。
25
直方图均衡化变换公式推导图示
sj+s sj
rj rj+r
直方图均衡化
考虑到灰度变换不影响像素的 位置分布，也不会增减像素数目。 所以有
r
s
s
0p (r )d r 0p (s )d s 0 1 d s T (r )
2. 画出经过下面二次灰度变换的等效灰度变换曲线。
g(x,y) 2g(x,y) 255
习题：
3. 给出一幅4bit 的图像，作出个灰度级出现的频数 与灰度级的对应关系—直方图。
11 14 4 15 1 15 15 15 12 12 9 14 4 15 12 13 0 2 6 15 3 7 1 13 4 2 8 2 5 3 3 15 5 3 3 15 4 2 6 1 11 15 4 14 7 15 13 15 12 13 6 15 3 14 12 14 4 26417 3 5
c a
f
(x,
y)
b f (x,y)Mf a f(x,y)b 0 f(x,y)a
9
分段线性灰度变换
g(x,y) Mg
d
c
0
a
b
Mf
f(x,y)
10
灰度变换法
(三)非线性灰度变换 （1）对数变换 低灰度区扩展，高灰度区压缩。 （2）指数变换 高灰度区扩展，低灰度区压缩。
11
对数变换
g(x,y)alnf[(x,y)1] blnc
5. (1)
试判断哪张磁碟中的图片含有球？
6. 磁碟1： 【0,100,400,700,800,600,500,600,500,400, 400,600,400,100,0,0】

深圳大学实验报告课程名称: 数字图像处理实验项目名称: 图像增强学院: 信息工程学院专业: 通信工程****: ***报告人: 学号: 班级: 1班实验时间: 2015、04、09实验报告提交时间: 2015、05、21教务处制[1] 简述直方图均衡化原理答:直方图均衡化的基本思想就是对原始图像中的像素灰度做某种映射变换,使变换后的图像灰度的概率密度就是均匀分布的,即变换后图像就是一幅灰度均匀分布的图像,这意味着图像灰度的动态范围得到了增加,从而可提高图像的对比度。

[2] 对给定的两幅灰度数字图像(可以用MATLAB自带的图像文件)进行如下处理:a、对原图像进行直方图均衡化处理,同屏显示处理前后图像及其直方图,比较异同,并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。

答:代码实现如下:A = imread('1、jpg');I=rgb2gray(A);[height,width] = size(I);figuresubplot(221)imshow(I)%显示原始图像subplot(222)imhist(I)%显示原始图像直方图%进行像素灰度统计;s = zeros(1,256);%统计各灰度数目,共256个灰度级for i = 1:heightfor j = 1: widths(I(i,j) + 1) = s(I(i,j) + 1) + 1;%对应灰度值像素点数量增加一 endend%计算灰度分布密度p = zeros(1,256);for i = 1:256p(i) = s(i) / (height * width * 1、0);end%计算累计直方图分布c = zeros(1,256);c(1) = p(1);for i = 2:256c(i) = c(i - 1) + p(i);end%累计分布取整,将其数值归一化为1~256c = uint8(255 、* c + 0、5);%对图像进行均衡化for i = 1:heightfor j = 1: widthI(i,j) = c(I(i,j)+1);endendsubplot(223)imshow(I)%显示均衡化后的图像subplot(224)imhist(I)%显显示均衡化后的图像的直方图进行灰度均衡化的公式有很多,只要满足两个关键的条件就行了。

Stretch_Type→Piecewise Linear→点击鼠标中间键，可以创建节点，移动位置，改变每段的斜率→Apply→Save image as…
Stretch_Type→Gaussian→mage as…
Stretch_Type→Equalization→Apply→Save image as…
Enhance→[Scroll]Linear→Save image as…(image file)
Enhance→Interactive stretching→option→Histogram parameters(Min 1 Max 134)→Apply→Stretch(12-88)→Appply
实习4遥感图像对比度增强
1.实习目的
结合遥感图像对比度增强原理，掌握遥感图像的对比度增强操作步骤。
2.实习内容
基于ENVI对TM影像进行辐射增强处理
3.实习数据及软件
ENVI软件及TM影像。
4.实习步骤
点击File→open image file,打开TM.HDR,只用gray scale打开第4波段。
Stretch_Type→Square root→Apply→Save image as…
Stretch_Type→Arbitrary→用左键画→Apply→Save image as…
Stretch_Type→User defined LUT→Option→Edit User defined LUT(从表格中修改)→Apply→Save image as…

ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｕ ｅ ｓ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ． Ｔｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｐ ｕ ｒ ｐ ｏ ｓ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｓ ｔ ａ ｔ ｕ ｓ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ｅ ｎ ｈａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ，ａ ｎ ｄ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉｓ ｒ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ ｌ ｉ ｍｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｉ ｎ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ ａ ｂ ｏ ｕ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｃ ｏ ｎ —
３ 叶弑２ ０ １ ３ 年 第 ２ ６ 卷 Nhomakorabea ５ 期
Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ． ＆Ｔ ｅ ｃ ｈ ． ／ Ｍａ ｙ ． １ ５．２ ０１ ３
图像 对 比度增 强 研 究 的进 展
王俊平 ，李
摘
锦
（ 西安电子科技大学 通信工程学 院 ，陕西 西 安 ７ １ ０ ０ ７ １ ）
ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｏ ｉｇ ｒ ｉ ｎ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ， ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ａ ｓ ｔ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｒ ｅ —

b值使整幅图像灰度级的均值改变相应值。
7.1 线性增强
适用性 通过选择 g max 、g min 的值，使图像灰度级限定在 预定的范围内； 调整图像对比度的大小 ；
第 七 讲 图 像 对 比 度 增 强
算法优点 计算简洁； 适用于灰度级变化比较平滑的图像（图像直方图 近似表现为高斯分布）；
算法缺点 有可能受到个别极限灰度级的不良影响；
1线性增强利用图像的均值及标准差进行增强?????0i??????1101mnjjignmg???????0i???????11022g1mnjgjignm??????0i??????1101mnjjifnmf???????0i???????11022f1mnjfjifnm?源图像的均值及方差目标图像期望的均值及方差bfag???第七讲图像对比度增强7
7.3 直方图增强法
理想情况下，经过直方图均衡化以后的图像直 方图应是十分平坦的，但实际情况并非如此，产生 的新的直方图比变换前平坦多了，但和理论分析有 差异，此外，灰度级减少了。这种现象称为简并现 象，这是灰度级作近似的结果。
第 七 讲 图 像 对 比 度 增 强
7.3 直方图增强法
例：有一幅64*64，3bit数字图像，各个灰度级出现 的频数如下表所示。要求将此幅图像进行直方图均 衡化，并画出变换前后直方图，进行比较。
第 七 讲 。 图 像 对 比 度 增 强
7.3 直方图增强法
2.直方图规定化 为一幅图像指定一种特定的直方图，调整 图像，使它的直方图与指定的一样，也称为直 方图匹配。
第 七 讲 图 像 对 比 度 增 强
如给定变换后的概率密度函数为一些特殊 形式的函数。如概率密度为正态分布 Gz pz z dz

实验：图像增强1．实验目的（1）熟悉并学会使用MA TLAB中图像增强的相关函数（2）了解图像增强的办法、去噪的方法和效果。

2．实验主要仪器设备（1）微型计算机：Intel Pentium及更高。

（2）MATLAB软件（含图像处理工具箱）。

（3）典型的灰度、彩色图像文件。

3．实验原理（1）将一副图像视为一个二维矩阵，用MATLAB进行图像增强。

（2）利用MATLAB图像处理工具箱中的函数imread(读)、imshow(显示)、imnoise(加噪)、filter(滤波)对图像进行去噪处理。

（3）图像灰度修正：灰度变换。

对不满意的图像通过线性或非线性灰度映射关系进行变换，其效果可以得到明显提高。

通过分析，会发现变换前后图像的直方图也发生相应的变化。

（4）图像平滑方法：领域平均、中值滤波。

分析图像降质的性质，区分平稳性还是非平稳型、加性还是乘性等，采用合适的去噪方法，可以去除或降低噪声对图像的影响。

从频率域看，平均操作在降低噪声的同时衰减了图像的高频分量，会影响图像细节的重现。

中值滤波对某些信号具有不变形，适用于消除图像中的突发干扰，但如果图像含有丰富的细节，则不宜使用。

（5）图像锐化方法：人眼对目标的边缘和轮廓较为敏感，对图像进行锐化，有助于突出图像的这些特征。

从频率域看，锐化提升了图像的高频分量。

4．实验内容（1）图像灰度修正。

（2）图像平滑方法。

（3）图像锐化方法。

5．实验步骤（1）图像灰度修正。

读入一幅灰度级分布不协调的图像，分析其直方图。

根据直方图，设计灰度变换表达式，或调用imadjuct函数。

调整变换表达式的参数，直到显示图像的灰度级分布均衡为正。

（2）图像平滑方法。

对有噪声图像或人为加入噪声的图像进行平滑处理。

根据噪声的类型，选择不同的去噪方法，如领域平均、中值滤波等方法，调用filter2、medfilt2函数，选择不同的滤波模板和参数，观测和分析各种去噪方法对不同噪声图像处理的去噪或降噪效果。

4.1
◘图像增强
目的：
图像的对比度增强
一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；
二是将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的
形式。
分类：
空域法：直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像的 灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强 等。 频域法：在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作， 然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低通滤波、 高频提升滤波以及同态滤波等。
Digital Image Processing
4.1
◘图像对比度增强定义
图像的对比度增强
采用图像灰度值变换的方法，即改变图像像素的灰度值， 以改变图像灰度的动态范围，增强图像的对比度。
设原图像为f(m,n)，处理后为g(m,n)，则对比度增强可表示为
g (m, n) T [ f (m, n)]
Digital Image Processing
4.0
三、目的：
概
述
（1）改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； （2）将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理 的形式。
注意：在图像增强的过程中，没有新信息的增加，只 是通过压制一部分信息，从而突出另一部分信息。
Digital Image Processing
Digital Image Processing
4.1
g (m, n)
d
图像的对比度增强
g (m, n)
N
d
c
c
a b
f (m, n)
a
b
M
f (m, n)
图4.1.2 灰度分段线性变换关系
（a）扩展感兴趣的，牺牲其它； （b）扩展感兴趣的，压缩其它。

一、插值自适应直方图均衡化《一种雾天图像低对比度增强的快速算法》1.图像分块，每块大小均为m×n，称为固定分块；2.计算每个分块的均衡化变换函数；3.对于图像中任意一点，以该点为中心，创建大小为m×n的当前分块；4.根据面积，计算当前分块范围内每个固定子块的权值；5.对每个变换函数进行加权平均，计算变换后的灰度值，替代当前点（即当前分块中心）灰度值二、彩色饱和度对比度增强《彩色数字图像处理》1.'m in{,,}m ax{,,}'m in{,,} m ax{,,}m in{,,}'m in{,,} R R R G BR G BG G R G BR G B R G BB B R G B-⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦三、Contrast Enhancement of Images usingHuman Contrast Sensitivity1. ProcessHillocks (I ,τ,Δ)(1) 输入：源图像I 、控制变量τ、∆输出：处理后的图像I ’(2) I ’=I(3) 创建Hillocks 空栈S(4) 创建hillock h(5) 用I 初始化h 内的像素(6) S .push(h )(7) while (S != empty){h = S .pop()根据h 的阈值t 在h 内寻找连通区域for(每个连通区域c ){创建新的hillock h ’用c 初始化h ’内的像素for(h ’内的每个像素){'()(1)*('())I p s I p t t =+-+其中t 为h 的阈值，s 为hillock 最大值} (') min(({|'()'}))i threshold h I P p I pi h ==局部最小值（或极小值） (')max(('),())threshold h threshold h threshold h =+∆ S .push(h ’)}}2.增强算法Enhancer(τ，I，L，U)(1)输入：源图像I，控制变量τ、∆量，上下边界U、L输出：增强后的图像I’(2)I’=I(3)I’=ProcessHillocks(I’，τ，∆)(4)I’=U-I’(5)I’=ProcessHillocks(I’，τ，∆)(6)I’=U-I’(7)返回I’四、Contrast Enhancement Using Bright-ness Preserving Bi-Histogram Equali-zation.pdf。

电子科技大学数字图像处理实验报告实验名称彩色图像处理实验序号学生姓名学生学号指导教师提交日期摘要本实验利用MATLAB软件，对彩色图像作了一些简单处理。

通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵，改变数字图像的色彩，得到了原图像的补色图像。

并编写了图像的RGB模型与HSI模型相互转换的程序，实现了两个模型之间的互相转换。

为了得到HSI模型的补色，可将HSI模型转换为RGB模型，用RGB的反色来近似HSI的反色。

然后对彩色图像加入高斯与椒盐噪声，观察了加入噪声后RGB三个通道的图像效果，并通过算术均值滤波与中值滤波分别对三个通道进行去噪，达到对整个彩色图像的去噪。

最后证明了单个通道的噪声会通过到HSI的转换扩散到所有HSI图像上。

实验原理：1、三基色原理：人的眼睛就像一个三色接收器的体系，大多数的颜色可以通过红、绿、蓝三色按照不同的比例合成产生。

同样绝大多数单色光也可以分解成红(red)绿(green)蓝(blue)三种色光。

这是色度学的最基本原理，即三基色原理。

三种基色是相互独立的，任何一种基色都不能由其它两种颜色合成。

红绿蓝是三基色，这三种颜色合成的颜色范围最为广泛。

红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色。

人眼接收色彩的方法：加法混色。

光色(红色+绿色)=黄色(yellow)光色(红色+蓝色)=紫红(magenta)光色(蓝色+绿色)=青色(cyan)印刷四色：减法呈色颜料(黄色+青色)=白色-红色-蓝色=绿色颜料(紫红+青色)=白色-红色-绿色=蓝色颜料(黄色+紫红)=白色-绿色-蓝色=红色颜料色另外会附加一个黑色，即cyan、magenta、yellow、black四色(cmyk)。

2、彩色图像表示方法：RGB图像：一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色像素点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红绿蓝三个分量。

RGB图像可以看成是一个有三幅灰度图像形成的“堆”，形成一幅RGB图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。

增强图像对比度的方法增强图像对比度是指通过一系列图像处理操作，使图像中不同区域的亮度值之间的差异更加明显，以提高图像的视觉效果和可读性。

下面是一些常用的增强图像对比度的方法：1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常见的增强图像对比度的方法。

它通过调整图像的灰度值分布，使得图像中各个灰度级别的像素点分布更加均匀，从而增强图像的对比度。

具体步骤如下：（1）计算图像的直方图，统计每个灰度级别的像素个数。

（2）计算累积直方图，即将每个灰度级别的像素个数累积起来，得到累积灰度级个数。

（3）根据累积直方图和原始图像的灰度级别，计算调整后的灰度级别，并将其应用到原始图像上，得到均衡化后的图像。

直方图均衡化可以有效增强图像的对比度，但有时也会导致细节丢失和噪声增加。

2. 自适应直方图均衡化：自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进方法。

传统直方图均衡化是对整个图像进行处理，很难同时对亮度变化较大的区域和亮度变化较小的区域进行适当的增强。

自适应直方图均衡化则将图像分成许多小的区域，并对每个区域分别进行直方图均衡化，从而提高了增强效果。

具体步骤如下：（1）将图像划分成小的区域。

（2）对每个区域进行直方图均衡化。

（3）将均衡化后的区域拼接起来，得到增强后的图像。

自适应直方图均衡化可以在增强图像对比度的同时，保留图像的细节信息。

3. 对比度拉伸：对比度拉伸是一种简单有效的增强图像对比度的方法。

它通过对图像的像素值进行线性拉伸，将原始图像中像素值的范围映射到新的范围之内，从而增强图像的对比度。

具体步骤如下：（1）计算原始图像中的最小像素值和最大像素值。

（2）通过线性映射将原始图像中的像素值范围映射到新的范围之内。

对比度拉伸可以简单快速地增强图像的对比度，但有时会导致图像的灰度失去平衡，使得整体图像过亮或过暗。

4. 线性拉伸：线性拉伸是对比度拉伸的一种改进方法。

它通过定义一个合适的斜率和截距，将原始图像的像素值进行线性转换，从而增强图像的对比度。