图像增强的方法按其具体操作空间的不同,可以分为两类：第一类是空间域变换增强,第二类是频率域变换增强[21]。空域增强方法是基于滑动窗口的算法，通过直接对图像像素组成的空间做处理来进行图像去噪,一般先利用灰度映射作为基础, 再根据待处理图像自身的特点和要通过图像增强的达到最终目标来确定最终的映射变换。空间域变换增强算法[12]可分为两种类型：一为基于像素点的运算，二为基于模板的运算。基于像素点的运算为每一次处理都是针对图像中的某个像素，即该种处理方法不涉及到别的像素点。经常用到的方法有灰度级修正、直接灰度变换、直方图的均衡化、直方图的规定化以及图像间的代数运算等。基于模板的运算则是对小的模块来展开操作的。其中，平滑滤波器和锐化滤波器是最常用的方法，而它们二者又可以根据处理方法的不同分为线性的和非线的。频域变换增强[13]是利用某种数学变换把待处理图像进行空间转换，之后再处理图像，处理之后再转换回待处理图像原本的空间。其中，低通滤波器和高通滤波器是经常用到的两种方法。

1。2。2 Contourlet变换研究现状

1。3  本文主要工作内容

本文的第一章阐述了图像增强技术的研究背景和意义，对图像增强的发展历程进行做了一个梳理，再对Contourlet变换的由来及目前的应用做了简单的介绍。第二章则是对传统图像增强算法的介绍，包括对空间域变换增强、空间域滤波增强和频域增强的主要算法进行描述，并利用红外图像进行实验，验证传统算法的有效性同时分析其不足的地方。第三章是对Contourlet变换原理的研究，将Contourlet变换的两个步骤进行具体分析。第四章介绍了基于Contourlet变换的图像增强算法的原理和具体实现方法，利用红外图像进行实验，并对实验结果进行具体分析，验证了Contourlet变换能在强化弱边缘的同时滤除噪声：实现了Contourlet变换应用于图像去噪方面的实验，证明了Contourlet变换在图像去噪方面的优良特性。最后对这次毕设做一个总结和致谢。

2  传统图像增强算法介绍

2。1空间域变换增强

2。1。1直接灰度变换来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

直接灰度变换即对待处理图像上各个像素的灰度值z经由某个函数T(z)处理后变换到另一个灰度值y。例如，为了使待处理图像变得更清晰，需要把待处理图像的全部灰度级或其中某一段灰度级 扩展或压缩到 。如图2。1为一张利用红外拍摄的图像，对其进行直方图分析，发现其灰度级范围集中在20至150之间，它的灰度范围没有小于20或大于150的，其灰度范围过于集中，也就说该图像的对比度较低，对其进行灰度级变换后，使其灰度映射在0至255之间，也就是整个灰度级级上，处理后图像如图2。2，可以看出图像的对比度得到提升。