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图像处理中直方图双向均衡技术研究 作者： 日期：17 个人收集整理 勿做商业用途本 科 毕 业 论 文题目图像处理中直方图双向均衡技术研究作 者： 张姝 专 业： 集成电路设计与集成系统 指导教师： 岳贤军 完成日期: 201161 原 创 性 声 明本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已发表或撰写过的研究成果.参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意. 签 名： 日 期： 本论文使用授权说明本人完全了解南通大学有关保留、使用学位论文的规定,即：学校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容。（保密的论文在解密后应遵守此规定)学生签名： 指导教师签名: 日期： 南通大学毕业设计（论文)立题卡课题名称图像处理中直方图双向均衡技术研究出题人岳贤军课题表述（简述课题的背景、目的、意义、主要内容、完成课题的条件、成果形式等)在基于图像处理的产品表面缺陷检测和识别系统研究中，图像增强是重要的步骤之一，其效果好坏决定了图像分割等后续处理的准确性.图像增强中常用的直方图均衡算法有时不能有效地提升图像细节,或者提升图像细节的同时提升了图像的噪声与背景。本课题研究了利用直方图双向均衡技术可以在直方图的灰度密度和灰度间距2个方向进行均衡，可以对产品表面图像进行有效地增强(一般缺陷很小，属于图像细节),在增强图像细节的同时，抑制噪声和背景，为后续处理打下基础。主要内容：研究图像增强中的直方图均衡算法、直方图双向均衡技术,完成课题的条件：使用matlab编程语言、在matlab2009平台下进行开发。成果形式：实现完成图像增强的直方图双向均衡算法，用于演示的应用程序。课题来源科研课题类别毕业设计该课题对学生的要求 熟悉数字图象处理理论,会使用matlab进行编程，具有一定的编程基础，适合电子信息工程和通信工程专业学生.教研室意见 该课题工作量、难易程度适中，符合专业培养目标和要求. 教研室主任签名：_ _年_月_日学院意见同意立题()不同意立题（) 教学院长签名：_ _年_月_日注：1、此表一式三份，学院、教研室、学生档案各一份。 2、课题来源是指:1.科研，2.社会生产实际，3. 其他.3、课题类别是指：1.毕业论文，2.毕业设计.4、教研室意见：在组织专业指导委员会审核后，就该课题的工作量大小，难易程度及是否符合专业培养目标和要求等内容提出具体的意见和建议。5、学院可根据专业特点，可对该表格进行适当的修改。南 通 大 学毕业设计(论文）任务书题目 图像处理中直方图双向均衡技术研究 学 生 姓 名 张姝 学 院 电子信息学院 专 业 集成电路设计与集成系统 班 级 集072 学 号 0711002257 起 讫 日 期 指导教师 岳贤军 职称 讲师 发任务书日期 2011 年 2 月 20 日课题的内容和要求（研究内容、研究目标和解决的关键问题） 图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一，它运用一系列技术手段改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度，并将图像转换成一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式。图像增强中常用的直方图均衡算法存在一定的缺点：有时不能有效地提升图像细节，或者提升图像细节的同时提升了图像的噪声与背景。本课题研究了直方图双向均衡技术，能够有效地解决上述问题。课题的研究方法和技术路线本课题研究的利用直方图双向均衡技术可以在直方图的灰度密度和灰度间距2个方向进行均衡,可以对产品表面图像进行有效地增强（一般缺陷很小,属于图像细节），在增强图像细节的同时，抑制噪声和背景,为后续处理打下基础。基础条件 PC机；matlab软件.参考文献 1 杨帆等.数字图像处理与分析M.北京：北京航空航天大学出版社,2007，66842 胡学龙，许开宇。数字图像处理M.北京：电子工业出版社，2009，55623 朱虹等.数字图像处理基础M.北京:科学出版社，2005，31464 K I M Y T。 Contrast Ehancement Using Brightness Preserving Bi-histogram Eualization J 。 IEEE Transactions on Consumer Electronics ， 1997 , 43 (1): 1 8 5 Chen S D， Ramli A R。 Contrast Enhancement Using Recursive Mean-separate Histogram Equalization for Scalable Brightness Preservation J . IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2003， 49（ 4） : 1301- 13096 Sim K S, Tso C P, Tan Y Y. Recursive Subimage Histogram Equalization Applied to Gray Scale Images J 。 Pattern Recognition Letters, 2007， 28（ 10) ： 1209 12217 Yeganeh H， Ziaei A， Rezaie A。 A novel approach for contrast enhancement based on histogram equalization C / /Computer and Communication Engineer ing , International Conference on。 Kuala Lumpur ： IEEE Communications Society, 2008： 256-2608 PIZER S。 Adaptive Histogram Equalization And Its VariationsJ. Computer Vision Graphics Image Processing,1987，39(3):3553689 CASELLES V。Shape Preserving Local Contrast EnhancementA. Proceedings of the 1997 International Conference on Image Processing （ICIP97） C. Washington IEEE Computer Society，199710 KIM J Y，KIM L S,HWANG S H。 An Advanced Contrast Enhancement Using Partially Overlapped Subblock Histogram Equalization J。 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology， 2001，11(4）：475-48411 翟东清，吴陈，曾庆军. 保持亮度的多峰值直方图均衡算法J. 计算机仿真，2009，26（1）:1212 黄登斌,胡伟文。 一种基于粗集理论的直方图均衡化方法J。 兵工自动化,2010,29(9）:1213 武英. 保持图像亮度的改进双直方图均衡算法J. 计算机应用，2010.30（6)：114 李卓，郭立红.基于形态小波变换的低对比度图像增强算法J。 电子器件,2007，30(6）:2315 冷璐,黎明，张家树. 结合边缘细节局部自适应增强的直方图均衡化J. 微电子学与计算机，2010，27(1）：1-216 陈钱,柏连发，张保民。红外图像直方图双向均衡技术研究J红外与毫米波学报,2003，22(6）：2-317 何金国。 数字图像处理实训教程M.北京：清华大学出版社,2008，57-66。18 贾永红，崔卫红，余卉.数字图像处理实习教程M.武汉：武汉大学出版社人，2007,4452.本课题必须完成的任务使用matlab编程语言、在matlab2009平台下进行开发,实现完成图像增强的直方图双向均衡算法，用于演示的应用程序,并撰写毕业论文。成果形式应用程序及论文进度计划起讫日期工作内容备 注2011年1月查找资料并学习matlab和数字图像处理的相关知识2011年2月查找外文资料并翻译2011年3月学习直方图均衡算法的相关知识，写开题报告2011年4月进行图像处理中直方图双向均衡技术研究的设计与调试2011年5月撰写毕业论文2011年6月准备毕业答辩教研室审核意 见 教研室主任签名： _年_月_日学院意见 教学院长签名： _年_月_日注：此表为参考表格，学院可根据专业特点，对该表格进行适当的修改。南通大学本科生毕业设计(论文）开题报告学生姓名张姝学 号0711002257专业集成电路设计与集成系统课题名称图像处理中直方图双向均衡技术研究阅读文献情 况国内文献 14 篇开题日期2011年3月18日星期五国外文献 7 篇开题地点12604一 文献综述与调研报告：(阐述课题研究的现状及发展趋势，本课题研究的意义和价值、参考文献) 图像增强技术在科学研究、 军事技术、 医学、 气象及天文学等领域中有着极其广泛的应用。图像增强的目的，是通过对图像灰度作修正，改善图像的视觉效果，提供直观、清晰、适合于分析的图像。直方图均衡化算法是图像增强空域法中的最常用、最重要的算法之一。直方图均衡化算法的中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。但是这种传统的直方图均衡算法有时不能有效地提升图像细节，或者提升图像细节的同时提升了图像的噪声与背景.针对以上问题提出了多种改善算法,主要分为全局和局部两类。全局的方法有：Kim提出的亮度保持的双直方图均衡算法(BBHE）1,Chen进一步提出一种基于平均亮度值递归分解直方图的均衡方法(RMSHE ）2，Sim 把 RMSHE 改进成基于子图像递归的直方图均衡化(RSIHE）3,另一种思想是重新设计概率密度函数的公式4。局部的方法主要是在子块内进行均衡化， 有子块不重叠、子块重叠和子块部分重叠三类。研究了直方图双向均衡技术。在直方图的灰度密度和灰度间距2个方向进行均衡，灰度密度的均衡就是把的直方图近似地变换为具有均匀密度分布的直方图。灰度间距的均衡就是把灰度等级在整个显示范围内等间距排列。直方图双向均衡技术在增强图像细节的同时，抑制噪声和背景为后续处理打下基础。 参考文献 1 杨帆等.数字图像处理与分析M.北京:北京航空航天大学出版社，2007,66842 胡学龙，许开宇.数字图像处理M。北京：电子工业出版社，2009，55-623 朱虹等。数字图像处理基础M.北京：科学出版社，2005,31464 K I M Y T. Contrast Ehancement Using Brightness Preserving Bihistogram Eualization J . IEEE Transactions on Consumer Electronics ， 1997 ， 43 (1）: 1- 8 5 Chen S D， Ramli A R。 Contrast Enhancement Using Recursive Meanseparate Histogram Equalization for Scalable Brightness Preservation J . IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2003, 49（ 4) ： 1301 13096 Sim K S， Tso C P, Tan Y Y. Recursive Sub-image Histogram Equalization Applied to Gray Scale Images J . Pattern Recognition Letters, 2007, 28（ 10) : 1209 12217 Yeganeh H, Ziaei A， Rezaie A。 A novel approach for contrast enhancement based on histogram equalization C / /Computer and Communication Engineer ing , International Conference on. Kuala Lumpur : IEEE Communications Society， 2008: 2562608 PIZER S. Adaptive Histogram Equalization And Its VariationsJ。 Computer Vision Graphics Image Processing,1987,39(3）:355-3689 CASELLES V.Shape Preserving Local Contrast EnhancementA。 Proceedings of the 1997 International Conference on Image Processing （ICIP97） C. Washington IEEE Computer Society，199710 KIM J Y，KIM L S,HWANG S H. An Advanced Contrast Enhancement Using Partially Overlapped Sub-block Histogram Equalization J。 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2001，11（4)：47548411 翟东清,吴陈,曾庆军. 保持亮度的多峰值直方图均衡算法J. 计算机仿真，2009,26(1):1-212 黄登斌,胡伟文. 一种基于粗集理论的直方图均衡化方法J. 兵工自动化,2010,29(9）：1213 武英. 保持图像亮度的改进双直方图均衡算法J。 计算机应用,2010.30(6）：114 李卓,郭立红。基于形态小波变换的低对比度图像增强算法J。 电子器件,2007，30(6）：2315 冷璐,黎明,张家树。 结合边缘细节局部自适应增强的直方图均衡化J。 微电子学与计算机,2010,27（1)：1-216 陈钱，柏连发，张保民。红外图像直方图双向均衡技术研究J红外与毫米波学报,2003,22(6):2-317 何金国。 数字图像处理实训教程M。北京：清华大学出版社，2008，57-66。18 贾永红,崔卫红，余卉。数字图像处理实习教程M。武汉：武汉大学出版社人,2007,44-52.二 本课题的基本内容，预计解决的难题本课题的基本内容是研究图像增强中的直方图均衡算法、直方图双向均衡技术。预计解决的难题：1. 直方图灰度间距均衡处理;2. 直方图双向均衡算法的软件编程。三 课题的研究方法、技术路线a) 直方图灰度密度均衡处理i. 图像的灰度级是连续变量 （1)求出原始图像灰度级的概率密度函数； （2）计算图像各个灰度级的累积分布函数; （3)由累积分布函数原理求出变换函数.ii. 图像的灰度级是离散变量 当灰度级取离散值时，可用频数近似代替概率值,求出变换函数的离散形式.b) 直方图灰度间距均衡处理i. 首先对密度均衡处理后灰度级数目进行统计，即对灰度范围内不为零的灰度级进行累加计算 ，从而获得有效的实际度级数；ii. 对有效灰度级进行重新排序 ,在整个灰度范围内作等间距排列。四 研究工作条件和基础PC机;matlab软件。五、进度计划起讫日期工作内容2011年1月查找资料并学习matlab和数字图像处理的相关知识2011年2月查找外文资料并翻译2011年3月学习直方图均衡算法的相关知识，写开题报告2011年4月进行图像处理中直方图双向均衡技术研究的设计与调试2011年5月撰写毕业论文2011年6月准备毕业答辩论文阶段完成日期文献调研完成日期2.30论文实验完成日期5。14撰写论文完成日期5。20评议答辩完成日期6月初指导教师评语 导师签名： 年 月 日教研室意见 教研室主任签名： 年 月 日学院意见通过开题(）开题不通过（） 教学院长签名： 年 月 日注:1、学院可根据专业特点，可对该表格进行适当的修改.南 通 大 学 毕 业 设 计(论文)题目：图像处理中直方图双向均衡技术研究 姓 名:张姝指导教师：岳贤军专 业:集成电路设计与集成系统 南通大学电子信息学院2011年6月目 录目 录14摘 要IABSTRACTII第一章 绪 论11。1研究背景11。2国内外直方图均衡技术的研究现状31。3本课题的研究内容4第二章 传统的直方图均衡技术52。1直方图的基本概念52.2直方图的分析应用62.3直方图的均衡化6第三章 直方图双向均衡技术83.1直方图双向均衡技术的理论基础83.2直方图双向均衡技术的算法实现93。2.1Matlab简介93.2.2算法实现11第四章 直方图双向均衡技术的实验分析12第五章 总结13参考文献15致 谢17附 录18摘 要图像增强技术在科研、 军事技术、 医学、 气象以及天文学等领域中有着广泛的应用.图像增强的目的,是通过对图像灰度作修正,改善图像的视觉效果，提供直观、清晰、适于分析的图像。直方图均衡化算法是图像增强空域法中最常用、最重要的算法之一。直方图均衡化算法把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。但是这种传统的直方图均衡算法有时不能有效地提升图像细节，或者提升图像细节的同时提升了图像的噪声与背景。研究了直方图双向均衡技术。直方图双向均衡技术将直方图在灰度等级和灰度级间距2个方向进行均衡。灰度等级的均衡就是把的直方图近似地变换为具有均匀密度分布的直方图.灰度级间距的均衡就是把灰度等级在整个显示范围内等间距排列,从而获得灰度连续的图像，增加图像的细节和清晰度.直方图双向均衡技术在增强图像细节的同时，抑制噪声和背景，为后续处理打下基础.关键词：直方图双向均衡，图像处理，图像增强ABSTRACT Image enhancement technique is widely used in scientific research, military technology, medicine， meteorology，astronomy，and so on。The aim of Image enhancement is improving the visual effect of image and Producing intuitive and clear imgine that is suitable for analyzing through modify gary-level. Histogram equalization algorithm is one of the most important and commonly used algorithms during spatial domain methods。 The main idea of Histogram equalization algorithm is Changing certain concentrated gary interval of original images gray histogram into uniform distribution during whole gary range. but this Traditional Histogram equalization algorithm sometimes can not improve image details effectively,or improve noise and background at the same time。 Histogram double equalization technique is studied in this paper. In histogram double equalization technique ,histogram is equalized in 2 directions -gray density and gray spacing. Equalization of gray density makes gray density of Histogram uniform distributed approximatively。 Equalization of gray spacing produce equal spacing gray scale during whole Display Range，thus improving the details and clearness.histogram double equalization technique improve image details，at the same time ，it control noise and background，which set foundation for following process。个人收集整理，勿做商业用途文档为个人收集整理,来源于网络Key words： Histogram Double Equalization ， Image Processing , Image Enhancement20第一章 绪 论1.1研究背景 在图像处理的实际应用中,无论采取何种方式采集的图像，由于光照、噪声等原因，图像的质量往往不令人满意。例如图像的失真、变形，检测对象物得边缘过于模糊，在图像上发现不知来源的污点等。图像增强的目的是突出图像中的“有用”信息,扩大不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取和图像分析奠定前期的基础1。图像增强的主要目的是:改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；将图像转变成一种更适合人眼或计算机进行分析处理的形式2。所以图像中增强的根本目的是改善图像的质量。图像增强的意义可以理解为:按照需要进行适当的变换，突出某些有用的信息，减弱无用的信息以便进行显示、观察、分析和处理3。图像增强处理并不是一种无损处理，它并不能增加原始图像的信息，只是增强了对某些有用信号的识别能力,而无用信息被压缩了。图像增强技术是面对具体问题的，目前暂无统一的衡量图像增强质量的标准，评价的标准主要是依靠人的主观感觉从定性和定量两个方面。从根本上说，图像增强的效果除了跟具体算法有关之外，还与待增强图像的数字特征直接相关。对某一个图像效果好的增强算法并不一定适合于另外一个图像。图像增强的处理方法根据所在的空间的不同，可分为基于空间域的增强方法和基于频域的增强方法。空间域的处理方法是在图像像素组成的二维空间里直接对每一个像素的灰度值进行处理，它可以是一幅图像像素点之间的运算，也可以是数幅图像间的相应像素点之间的运算。频域的处理方法是在图像的变换域对图像进行间接处理。它先对图像进行变换，在空间域对原始图像进行傅立叶变换得到它的频谱,完成图像由空间域变换到频域，然后在频域内图像进行低通或高通频域滤波处理.处理完后，再将图像反变换到空间域。其中低通滤波用于滤除噪声，高通滤波用于增强边缘和轮廓信息。图像增强技术按所处理对象的不同还可分为彩色图像增强和灰度图像增强;按增强的目的不同可分为光谱信息增强、时间信息增强和空间纹理信息增强。图像增强技术的主要结构如图1所示。其中直方图双向增强技术属于空间域的像素点处理。图像增强空间域频域彩色增强像素点处理邻域处理低通滤波高通滤波同态滤波伪彩色处理真彩色处理图像灰度变换直方图修正图像平滑滤波图像锐化滤波灰度分层法灰度变换法频率伪彩色图1。图像增强技术的体系结构图1中的方法为传统的图像增强方法,随着对图像增强技术研究的不断深入，新的增强方法不断出现。目前主要分为如下几类:1多尺度分析的图像增强方法多尺度分析又称为多分辨率分析,是由Mallat于1989 年首先提出的。以小波变换为代表的多尺度分析法,被认为是分析工具以及方法上的重大突破。小波分析在时域和频域上都具有良好的局部特性，且由于对高频信号采取逐步精细的时域或空域步长，从而可以聚焦到目标图像的任意细节。2数学形态学增强方法数学形态学是用具有一定形态的结构元素来量度和提取图像中的对应形状,以达到对目标图像分析和识别的目的.最基本的形态学算子有腐蚀、膨胀、开和闭。该增强技术主要是形态学平滑去噪技术，相对图像开启然后再闭合，是对图像进行平滑的一种方法。3。模糊增强方法近年来很多学者致力于将模糊集理论引入图像处理和识别技术的研究。因为图像本身的复杂性，多灰度分布所带来的不确定性和模糊性,使得用模糊集合理论进行图像处理成为可能.图像增强技术在40多年的时间里，已逐步涉及人类生活和社会生产的各个方面，下面仅就几个方面的应用举些例子。 首先图像增强技术英语与航空航天领域。早在60年代初期，第3代计算机的研制成功和快速傅里叶变换的提出,使图像增强技术可以在计算机上实现.1964美国喷气推进实验室(JPL)的科研人员采用集合校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等方法对几万张月球照片成功的进行较为复杂地数字图像处理，使图像质量得到进一步的提高，从此图像增强技术进入了航空航天邻域的研究与应用。同时图像增强技术的发展也推动了硬件设备的提高，图像采集设备性能的提高，使采集图像的质量和数据的准确性和清晰度得到了极大地提高。图像增强技术在生物医学方面的应用有两类，其中一类是对生物医学的显微光学图像进行处理和分析，比如对红细胞、白细胞、细菌、虫卵的分类计数以及染色体的分析；另一类应用是对X射线图像的处理，其中最为成功的是计算机断层成像。由此图像增强技术在生物医学图像中得到广泛的应用。图像增强在工业生产的自动化设计和产品质量检验中得到广泛应用，比如机械零部件的检查和识别、印刷电路板的检查、食品包装出厂前的质量检查、工件尺寸测量、集成芯片内部电路的检测等等。此外计算机视觉也可以应用到工业生产中，将摄像机拍摄图片经过增强处理、数据编码、压缩送入机器人中,通过一系列的控制和转换可以确定目标的位置、方向、属性以及其它状态等,最终实现机器人按照人的意志完成特殊的任务.在社会安全管理方面,图像增强技术的应用也十分广泛，如无损安全检查、指纹、虹膜、掌纹、人脸等生物特征的增强处理等等.图像增强处理也应用到交通监控中，通过电视跟踪技术锁定目标位置,比如对有雾图像、夜视红外图像、交通事故的分析等等.1。2国内外直方图均衡技术的研究现状直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，高效且易于实现。直方图的图形高低不齐，处理后的图像只是近似均匀分布。灰度直方图均衡化的算法，是把直方图的每个灰度级进行归一化处理，求每个灰度级的累积分布，得到一个映射的灰度映射表，然后根据相应的灰度值来修正原始图像中的每个像素。它的实质就是:2 个占有较多像素的灰度归并后被变为背景或变换后级差变大。因为一般背景和目标占有的像素较多,所以直方图均衡技术实际上加大了背景和目标的对比度。而占有较少像素的灰度变换后被简并，使背景和目标的边界变陡峭，因为边界处像素较少，简并后被变为背景或目标。由此带来一些问题：输出的图像的灰度变化范围很难达到图像格式所允许的最大灰度变化范围；输出的图像的灰度分布直方图虽然接近均匀分布，但它的值与理想值 1/n 仍有可能存在较大的差异，并非是理想值；输出图像的灰度级有可能被过多地简并，易造成图像信息的丢失。综上所述,传统的直方图增强技术容易造成图像噪声放大和细节丢失.针对以上问题国内外的学者提出了多种改善算法。Kim提出了亮度保持的双直方图均衡算法（BBHE)4，该方法按亮度均值将原图像分成两个子图像，再对两个子图像分别进行均衡，用这种方法变换的直方图围绕均值对称分布时可以保持部分均值。Chen提出的一种基于平均亮度值递归分解直方图的均衡方法(RMSHE ）5，可以使图像的亮度得到保持。由于是全局直方图均衡,图像的细节容易丢失。该算法通过对输入图像的灰度级按平均亮度进行递归分解，递归深度为r,则输入图像被分为个子图像, 然后分别对每幅子图像进行直方图均衡。Sim 把 RMSHE 改进成基于子图像递归的直方图均衡化(RSIHE)6，另一种思想是重新设计概率密度函数的公式7.以上的算法比较简单，处理速度较快，而且对提高图像整体对比度有很好的效果，但是也存在灰度级简并的缺点，造成突袭那个的灰度级减少，细节模糊。以上是全局均衡的方法。局部均衡可以更好地增强图像的局部细节，但是计算量大，而且可能出现局部区域过度增强的现象。方法有子块不重叠、子块重叠89和子块部分重叠10。其中,子块不重叠算法根据某个标准或函数将输入图像分为一系列不重叠的子图像。由于个子图像的直方图均衡函数差异很大，因此输出图像回产生明显的块效应。子块重叠算法是一种逐点式的均衡算法.该算法使图像的局部细节得到充分的对比增强，同时消除了块效应。但是该算法由于计算量大，处理速度慢，实际应用也不多。Kim等人提出的子块部分重叠居于直方图均衡算法与子块重叠相类似，需要定义一个矩形模块,对模块内的图像进行均衡。该算法虽然可以较好地提高处理速度,但是算法相对复杂.此外国内的很多学者也对直方图均衡技术进行了改进，如多峰值直方图均衡算法11、 基于粗集理论的直方图均衡化方法12、保持图像亮度的改进双直方图均衡算法13、基于形态小波变换的低对比度图像增强算法14 、结合边缘细节局部自适应增强的直方图均衡化15等。1.3本课题的研究内容全文共分为五章,各章节的主要内容安排如下：第一章是绪论部分，主要是简要介绍一下图像增强技术和直方图均衡技术国内外的发展现状。第二章介绍了直方图的一些性质，介绍了传统的直方图均衡技术，并分析传统的直方图均衡技术所存在的缺点.第三章是本文的重点章节,主要是介绍直方图双向均衡技术的概念和主要内容，着重介绍了理论知识、算法实现.第四章是本文的重点章节，对传统的直方图均衡技术与直方图双向均衡技术进行实验分析。第五章是对全文工作的总结。第二章 传统的直方图均衡技术2。1直方图的基本概念图像的直方图是图像的重要统计特征,表示数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数之间的统计关系。横坐标表示灰度级，纵坐标表示