空域内的图像增强

        空域内的图像增强就是调整灰度图像的明暗对比度，是对图像中的各个像素的灰度值直接进行处理。常用的方法就是灰度变换增强和直方图增强。下面将分别予以介绍

       一、灰度变换增强灰度变换增强不改变图像中像素的位置，只改变像素点的灰度值，并逐点进行，和周围的其他像素点无关。为了进行灰度图变换，首先进行灰度图变换，首先需要获取图像的直方图，可以用imhist()获取灰度图像的直方图

        在MATLAB中可以通过函数imadjust（）进行图像的灰度调整。该函数的调用个如下：J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)‘将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。low_in 以下与 high_in 以上的值被剪切掉了，也就是说，low_in 以下的值映射到 low_out，high_in 以上的值映射到high_out。它们都可以使用空的矩阵[]，默认值是[0 1]。如果gamma小于1，此映射偏重更高数值（明亮）输出，如果gamma大于1，此映射偏重更低数值（灰暗）输出，如果省略此参数，默认为(线性映射)。

  二、直方图增强

图像的灰度直方图表示灰度图徐昂中具有每种灰度像素的个数，反应了图像中每种灰度级出现的该概率，是图像的基本统计特征之一。直方图均衡化方法因为其有效性和简单想亦称为图像对比度增强的常用方法，其基本的思想是根据输入图像的灰度概率分布来确定其对应的输出灰度值，通过扩展图像的动态范围达到提升图像对比度的目的。

常用的直方图调整方法包括直方图均衡化和直方图规定划两个方面。

1、直方图均衡化是一种利用灰度变换自动调节图像对比度质量的方法，其基本思想是通过会妒忌的概率变化密度求出弧度变换函数，他是一种以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。在MATLAB图像处理工具箱中提供了函数histeq()进行直方图均衡化，具体方式如下：

J=hist（I,n）,该函数中I为输入原图像，J为直方图均衡化后得到的图像，n为均衡化后的灰度级数，默认值为64，直方图均衡化操作是对图像直方图进行处理，时的处理后的直方图为平坦形状。

2、直方图规定化

J=histeq(I,hgram),hgram是一个整数向量。

通过直方图进行灰度图像增强的有两点不足：一时处理后的图像会妒忌有所减少，致使某些细节小事；而是某些图像，如直方图有高峰等，经处理后期对比度易于产生不自然的过分增强。而且对于图像的有限灰度级，量化误差也经常引起信息的丢失，导致一些敏感的边缘因为与相邻像素点的合并而消失，这是其不足之处。