簡介
圖像處理的内容之一，應用計算機或光學設備改善圖像視覺效果的處理，圖像增強處理的内容包含反差增強和濾波。反差增強處理在于改善圖像上類别的判讀效果；濾波處理是為提取或抑制圖像的邊緣和細節特征、消除噪聲等。
應用概況
數字圖像處理在40多年的時間裡，迅速發展成一門獨立的有強大生命力的學科，圖像增強技術已逐步涉及人類生活和社會生産的各個方面，下面我們僅就幾個方面的應用舉些例子。
航空航天領域的應用
早在60年代初期，第3代計算機的研制成功和快速傅裡葉變換的提出，使圖像增強技術可以在計算機上實現。1964美國噴氣推進實驗室(JPL)的科研人員使用IBM7094計算機以及其它設備，采用集合校正、灰度變換、去噪聲、傅裡葉變換以及二維線性濾波等方法對航天探測器“徘徊者7号”發回的幾千張月球照片成功的進行了處理。随後他們又對“徘徊者8号”和“水手号”發回地球的幾萬張照片進行了較為複雜地數字圖像處理，使圖像質量得到進一步的提高，從此圖像增強技術進入了航空航天鄰域的研究與應用。同時圖像增強技術的發展也推動了硬件設備的提高，比如1983年LANDSAT-4的分辨率為30m，而如今發射的衛星分辨率可達到3-5m的範圍内。圖像采集設備性能的提高，使采集圖像的質量和數據的準确性和清晰度得到了極大地提高。
生物醫學領域的應用
圖像增強技術在生物醫學方面的應用有兩類，其中一類是對生物醫學的顯微光學圖像進行處理和分析，比如對紅細胞、白細胞、細菌、蟲卵的分類計數以及染色體的分析；另一類應用是對X射線圖像的處理，其中最為成功的是計算機斷層成像。1973年英國的EMI公司在制造出第一台X射線斷層成像裝置。由于人體的某些組織，比如心髒、乳腺等軟組織對X射線的衰減變化不大，導緻圖像靈敏度不強。由此圖像增強技術在生物醫學圖像中得到廣泛的應用。
工業生産領域的應用
圖像增強在工業生産的自動化設計和産品質量檢驗中得到廣泛應用，比如機械零部件的檢查和識别、印刷電路闆的檢查、食品包裝出廠前的質量檢查、工件尺寸測量、集成芯片内部電路的檢測等等。此外計算機視覺也可以應用到工業生産中，将攝像機拍攝圖片經過增強處理、數據編碼、壓縮送入機器人中，通過一系列的控制和轉換可以确定目标的位置、方向、屬性以及其它狀态等，最終實現機器人按照人的意志完成特殊的任務。
公共安全領域的應用
在社會安全管理方面，圖像增強技術的應用也十分廣泛，如無損安全檢查、指紋、虹膜、掌紋、人臉等生物特征的增強處理等等。圖像增強處理也應用到交通監控中，通過電視跟蹤技術鎖定目标位置，比如對有霧圖像、夜視紅外圖像、交通事故的分析等等。
國外狀況
20世紀20年代圖片第一次通過海底電纜從倫敦傳往紐約。當時人們通過字符模拟得到中間色調的方法來還原圖像。早期的圖像增強技術往往涉及硬件參數的設置，如打印過程的選擇和亮度等級的分布等問題。在1921年年底提出了一種基于光學還原的新技術。在這一時期由于引入了一種用編碼圖像紙帶去調制光束達到調節底片感光程度的方法，使灰度等級從5個灰度級增加到15個灰度等級，這種方法明顯改善了圖像複原的效果。
到20世紀60年代早期第一台可以執行數字圖像處理任務的大型計算機制造出來了，這标志着利用計算機技術處理數字圖像時代的到來。1964年，研究人員在美國噴氣推進實驗室(JPL)裡使用計算機以及其它硬件設備，采用幾何校正、灰度變換、去噪聲、傅裡葉變換以及二維線性濾波等增強方法對航天探測器“徘徊者7号”發回的幾千張月球照片進行處理，同時他們也考慮太陽位置和月球環境的影響，最終成功地繪制出了月球表面地圖。随後他們又對1965年“徘徊者8号”發回地球的幾萬張照片進行了較為複雜的數字圖像處理，使圖像質量進一步提高。這些成績不僅引起世界許多有關方面的注意而且JPL本身也更加重視對數字圖像處理地研究和設備的改進，并專門成立了圖像處理實驗室IPL。在IPL裡成功的對後來探測飛船發回的幾十萬張照片進行了更為複雜的圖像處理，最終獲得了月球的地形圖、彩色圖以及全景鑲嵌圖。從此數字圖像增強技術走進了航空航天領域。
20世紀60年代末和20世紀70年代初有學者開始将圖像增強技術用于醫學圖像、地球遙感監測和天文學等領域。X射線是最早用于成像的電磁輻射源之一，在1895年X射線由倫琴發現。20世紀70年代Godfrey N. Hounsfield先生和Allan M. Cormack教授共同發明計算機軸向斷層技術：一個檢測器圍繞病人，并用X射線源繞着物體旋轉。X射線穿過身體并由位于對面環中的相應檢測器收集起來。其原理是用感知的數據去重建切片圖像。當物體沿垂直于檢測器的方向運動時就産生一系列的切片，這些切片組成了物體内部的再現圖像。到了20世紀80年代以後，各種硬件的發展使得人們不僅能夠處理二維圖像，而且開始處理三維圖像。許多能獲得三維圖像的設備和分析處理三維圖像的系統已經研制成功了，圖像處理技術得到了廣泛的應用。
進入20世紀90年代，圖像增強技術已經逐步涉及人類生活和社會發展的各個方面。計算機程序用于增強對比度或将亮度編碼為彩色，以便解釋X射線和用于工業、醫學及生物科學等領域的其他圖像。地理學用相同或相似的技術從航空和衛星圖像中研究污染模式。在考古學領域中使用圖像處理方法已成功地複原模糊圖片。在物理學和相關領域中計算機技術能增強高能等離子和電子顯微鏡等領域的實驗圖片。直方圖均衡處理是圖像增強技術常用的方法之一。1997年Kim提出如果要将圖像增強技術運用到數碼相機等電子産品中，那麼算法一定要保持圖像的亮度特性。在文章中Kim提出了保持亮度特性的直方圖均衡算法(BBHE)。Kim的改進算法提出後，引起了許多學者的關注。在1999年Wan等人提出二維子圖直方圖均衡算法(DSIHE)。接着Chen和Ramli提出最小均方誤差雙直方圖均衡算法(MMBEBHE)。為了保持圖像亮度特性，許多學者轉而研究局部增強處理技術，提出了許多新的算法：遞歸均值分層均衡處理(RMSHE)、遞歸子圖均衡算法(RSIHE)、動态直方圖均衡算法(DHE)、保持亮度特性動态直方圖均衡算法(BPDHE)、多層直方圖均衡算法(MHE)、亮度保持簇直方圖均衡處理(BPWCHE)等等。
國内狀況
在借鑒國外相對成熟理論體系和技術應用體系的條件下，國内的增強技術和應用也有了很大的發展。總體來說，圖像增強技術的發展大緻經曆了初創期、發展期、普及期和應用期4個階段。初創期開始于20世紀60年代，當時的圖像采用像素型光栅進行掃描顯示，大多采用中、大型機對其進行處理。在這一時期由于圖像存儲成本高，處理設備造價高，因而其應用面很窄。
20世紀70年代進入了發展期，開始大量采用中、大型機進行處理，圖像處理也逐漸改用光栅掃描顯示方式，特别是出現了CT和衛星遙感圖像，對圖像增強處理提出了一個更高的要求。到了20世紀80年代，圖像增強技術進入普及期，此時的計算機已經能夠承擔起圖形圖像處理的任務。20世紀90年代進入了應用期，人們運用數字圖像增強技術處理和分析遙感圖像，以有效地進行資源和礦藏的勘探、調查、農業和城市的土地規劃、作物估産、氣象預報、災害及軍事目标的監視等。在生物醫學工程方面，運用圖像增強技術對X射線圖像、超聲圖像和生物切片顯微圖像等進行處理，提高圖像的清晰度和分辨率。
在工業和工程方面，主要應用于無損探傷、質量檢測和過程自動控制等方面。在公共安全方面，人像、指紋及其他痕迹的處理和識别，以及交通監控、事故分析等都在不同程度上使用了圖像增強技術。圖像增強是圖像處理的重要組成部分，傳統的圖像增強方法對于改善圖像質量發揮了極其重要的作用。随着對圖像技術研究的不斷深入和發展，新的圖像增強方法不斷出現。例如一些學者将模糊映射理論引入到圖像增強算法中，提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊類等增強算法來解決增強算法中映射函數選擇問題，并且随着交互式圖像增強技術的應用，可以主觀控制圖像增強效果。同時利用直方圖均衡技術的圖像增強也有許多新的進展：例如提出了多層直方圖結合亮度保持的均衡算法、動态分層直方圖均衡算法。這些算法通過分割圖像，然後在子層圖像内做均衡處理，較好地解決了直方圖均衡過程中的對比度過拉伸問題，并且可以控制子層灰度映射範圍，增強效果較好。
方面方法
1、對比度變換:線性變換、非線性變換
2、空間濾波：圖像卷積運算、平滑、銳化
3、彩色變換：單波段彩色變換、多波段彩色運算、HIS
4、多光譜變換：K-L變換、K-T變換
5、圖像運算：插值運算、比值運算、分形算法
研究意義
人類傳遞信息的主要媒介是語言和圖像。據統計在人類接受的各種信息中視覺信息占80%，所以圖像信息是十分重要的信息傳遞媒體和方式。圖像傳遞系統包括圖像采集、圖像壓縮、圖像編碼、圖像存儲、圖像通信、圖像顯示這六個部分。在實際應用中每個部分都有可能導緻圖像品質變差，使圖像傳遞的信息無法被正常讀取和識别。例如，在采集圖像過程中由于光照環境或物體表面反光等原因造成圖像整體光照不均，或是圖像采集系統在采集過程中由于機械設備的緣故無法避免的加入采集噪聲，或是圖像顯示設備的局限性造成圖像顯示層次感降低或顔色減少等等。因此研究快速且有效地圖像增強算法成為推動圖像分析和圖像理解領域發展的關鍵内容之一。
圖像增強處理是數字圖像處理的一個重要分支。很多由于場景條件的影響圖像拍攝的視覺效果不佳，這就需要圖像增強技術來改善人的視覺效果，比如突出圖像中目标物體的某些特點、從數字圖像中提取目标物的特征參數等等，這些都有利于對圖像中目标的識别、跟蹤和理解。圖像增強處理主要内容是突出圖像中感興趣的部分，減弱或去除不需要的信息。這樣使有用信息得到加強，從而得到一種更加實用的圖像或者轉換成一種更适合人或機器進行分析處理的圖像。圖像增強的應用領域也十分廣闊并涉及各種類型的圖像。例如，在軍事應用中，增強紅外圖像提取我方感興趣的敵軍目标；在醫學應用中，增強X射線所拍攝的患者腦部、胸部圖像确定病症的準确位置；在空間應用中，對用太空照相機傳來的月球圖片進行增強處理改善圖像的質量；在農業應用中，增強遙感圖像了解農作物的分布；在交通應用中，對大霧天氣圖像進行增強，加強車牌、路标等重要信息進行識别；在數碼相機中，增強彩色圖像可以減少光線不均、顔色失真等造成的圖像退化現象。
圖像工程是一門綜合學科，它的研究内容非常廣泛，覆蓋面也很大。從1996年起，《中國圖像圖形學報》上連續刊登了對圖像工程文獻統計分類的綜述文章。根據各文獻的主要内容将其分别歸入圖像處理、圖像分析、圖像理解、技術應用和綜述5個大類，并在此基礎上對國内15種有關圖像工程的重要中文期刊進行了各期刊各類文獻的統計和分析。選取的刊物名有:《CT理論與應用研究》、《測繪學報》、《電子測量與儀器學報》、《電子學報》、《電子與信息學報》、《計算機學報》、《模式識别與人工智能》、《數據采集與處理》、《通信學報》、《信号處理》、《遙感學報》、《中國生物醫學工程學報》、《中國體視學與圖像分析》、《中國圖象圖形學報》、《自動化學報》。
影響圖像質量清晰程度有很多因素，室外光照度不均勻會造成圖像灰度過于集中；攝像頭獲得的圖像經過數/模轉換，線路傳輸時都會産生噪聲污染，圖像質量不可避免降低，輕者變現為圖像伴有噪點，難于看清圖像細節；重者圖像模糊不清，連大概物體面貌輪廓都難以看清。因此，對圖像進行分析處理之前，必須對圖像進行改善，即增強圖像。圖像增強并不考慮圖像質量下降的原因，隻是将圖像中感興趣的重要特征有選擇性的突出出來，同時衰減不需要的特征，目的就是提高圖像的可懂度。
圖像增強的方法分為空域法和頻域法兩種，空域法是對圖像中的像素點進行操作，用公式描述如下：
g(x，y)=f(x，y)*h(x，y)
其中是f(x，y)原圖像；h(x，y)為空間轉換函數；g(x，y)表示進行處理後的圖像。
頻域法是間接的處理方法，是先在圖像的頻域中對圖像的變換值進行操作，然後變回空域。例如，先對圖像進行傅裡葉變化到頻域，再對圖像的頻譜進行某種濾波修正，最後将修正後的圖像進行傅裡葉反變化到空域，以此增強圖像。
