目前我们已经进入了一个快速发展的信息时代，人类活动范围日益扩大，图像处理技术的应用领域也越来越广。国外最早的数字图像处理技术出现在20世纪50年代末，当时的电子计算机技术已经发展到一定水平，人们开始利用它处理图像信息。而数字图像处理作为一门独立的学科形成于20世纪60年代初期，早期图像处理的目的主要是为了改善图像的质量，使之更好的让人们提取信息。自1970以后，随着计算机和人工智能的迅速发展，数字图像处理技术向着更高质量，更深层次以及实时处理的方向发展。发达国家投入了大量的人力物力来研究此技术，取得了许多重要成果，其中比较有代表性的成果是70年代D.Marr提出的视觉计算理论[3]，此理论成为计算机视觉领域的主导思想。随着计算机技术的进一步发展，图像处理技术的发展趋势主要是以数字处理为主，因为这种方法有处理精度高、灰度阶多、重复性好和能进行复杂的非线性运算等许多优点。数字图像处理实质上是计算机技术、信号处理和信息论相结合的综合性应用学科，与其它学科有着密切的关系。66237

水下图像也是应用图像处理技术的一大领域。早在上世纪90年代，美国研制的UUV就已经使用了图像预处理技术来提供更为有效的信息。然而由于水下环境的复杂性和不确定性，在图像的生成和传输等过程中，各个环节都有可能会出现干扰，造成图像中的噪声，降低了图像的质量，使图像特征变得不明显，关键区域信息缺失等，从而给后续的处理工作带来了麻烦。水下图像通常表现为整体动态范围较低，细节不容易辨识，所以常被视为低质量受噪声干扰的图像。论文网在尽可能在消除图像噪声的情况下，增强和保留图像的细节特征，是水下图像预处理研究中的一个重要思想。进一步讨论，图像处理技术中通过对图像灰度的调整，根据处理所在空间的不同，通常又将分为空域图像处理方法和频域图像处理方法两类。论文重点讨论的直方图均衡化方法，是处理水下图像的有效方法之一。

参 考 文 献

[1] Garcia, R., Nicosevici, T., and Cufi, X., On The Way to Solve Lighting Problems in Underwater Imaging, Proceedings of the IEEE OCEANS Conference (OCEANS), 2002, 1018-1024.

[2] 徐玉如,苏玉民,庞永杰. 海洋空问智能无人运载器技术发展展望[A].中国舰船研究，2006,6.

[3] David Marr ．kybele.psych.cornell.edu．20010108.

[4] 王彬. 水下图像增强算法的研究[硕士学位论文]. 中国海洋大学, 2008

[5] 刘广荣,黄　睿,金伟其,等. 水下探测光电成像技术及其进展[J]. 光学技术, 2004, 30 (6) : 732-735

[6] 侯正信, 王成优, 杨爱萍. 有限长度信号Mallat算法的边界延拓方法[J].数据采集与处理, 2009, 24(6): 714-720

[7] 冈萨雷斯, 阮秋琦译. 数字图像处理(第二版)，北京：电子工业出版社，2003

[8] 王彬. 水下图像增强算法的研究[硕士学位论文]. 中国海洋大学, 2008

[9] Donoho D L, Johnstone Iain M. Adapting to unknown smoothness via wavelet shrinkage[J]. Journal of the America Statistical Association, 1995, 90(432): 1200-1224

[10] Chang S G, Yu B, Vetterli M. Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 1997, 9(9): 1532-1546

[11] Pan Q, Zhang L, Dai G, et al. Two denoising methods by wavelet transform [J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 1999, 47(12): 3401-3406

[12] 殷晓丽. 基于数字水印技术的图像质量评价模型研究[硕士学位论文]. 上海交通大学, 2006

[13] 刘轩, 刘佳宾. 基于对比度受限自适应直方图均衡的乳腺图像增强[J].计算机工程与应用, 2008, 44(10):173-175