（1） 未来对于图像增前技术的研究中会将其它学科的知识交叉结合运用进来。 例如近年来大热的数学形态学知识理论、模糊算法和遗传算法都以成功 应用在图像增强中，推动了图像增强算法的发展，解决了很多技术难题， 拓宽了图像增强的研究方向。文献综述

（2） 由于待增强的图像涉及的领域很广泛，例如医学、工业、军事航天，需 要结合各个领域的专业知识，所以将会有更多的研究人员投入到图像增 强领域，提出更多图像增强问题。

（3） 为了得到更好的增强效果，在图像增强的时候将会采用多种算法相结合 的方式。这种方式的优点在于可以结合各种技术的优点，避开缺点，更 有目的性的对图像进行处理，达到预期效果。

1.3 本文的研究内容

本文主要介绍了图像增强技术的几种算法，重点研究了图像增强算法的两种 执行方式。

第一章首先分析了通信系统中数字图像增强的研究背景，发展历史和研究现 状。

第二章介绍了图像增强的重要算法和理论基础。 第三章着重对频域率图像增强算法进行研究，并介绍了两大类滤波器：低通

和高通滤波器，分别对他们的增强过程进行研究，总结频域增强的优势及增强过 程存在的缺陷。

第四章基于图像增强的理论结合 MATLAB 软件平台对图像进行了增强处理， 并将增强后图像与原图像进行对比分析。

第五章对图像增强技术的理论研究进行了总结，展望了图像增强技术未来发 展前进的目标与方向。

2 图像增强算法

2.1 图像增强的定义

图像增强就是通过一定的手段对原始数据进行操作，突出原图像中不清晰的 部分或是人类需要的部分，增强后的图像能够适应人类的需要或利于计算机分析 处理，图像增强是对灰度图像的增强，彩色图像也是先进行灰度图像的转换，再 对图像的部分区域增加或者锐化边缘信息、扩展对比度、加深轮廓内容，让处理 后图像更便于展现、观察或进一步操作与处理。来!自~优尔论-文|网www.youerw.com

2.1.1 图像的灰度值

灰度图像是图像增强操作中普遍采用的图像（对彩色图像进行处理也是先进 行彩色图像转化为灰度图像）。用 f 代表图像的像素值，用 x 与 y(x，y 的取值一 般从零开始，而在 MATLAB 中从 l 开始)表示图像中像素点的行列位置，那么具体 某个位置像素点的灰度值就用 f(x，y)表示，如图 2-1。f(x，y)的取值范围为 0～ 255，f(x，y)取值越小，则代表像素点越暗：同理，f(x，y)的取值越大，则代 表这个位置像素点越亮。在图像处理中 f(x，y)的范围通常取在在 0～l 之间，0 值代表暗，l 值代表亮，这叫做灰度值的归一化。