1。1  图像增强技术的发展概况和意义

    人类主要是依靠视觉系统来取得图像的信息，通常人类所取得的图像的信息均为模拟量，早些时候记录图形图像的设备及设备之间转移的图像也均为模拟量。之后随着算法科技的发展和计算机应用遍及世界，我们用计算机对获取到的图像进行处理，但因计算机自身的特质使得其不能够直接对模拟量实行处理。因而，在用计算机完善这类图像前就须要我们量化模拟量的图像从而获得数字图像。

    随着电子装备和专业的摄像器材的发展使用，人们经图像设备可以采集得到自己中意的图像并将其付诸实践。但在真实应用场景之中，鉴于内外界因素的干扰，往往所摄得的图片会存在各式不同的问题，进而影响获取的图像的质量。例如，夜视图像会存在大量的噪声和干扰，而在实际的战场环境和人为的干扰下，夜视图像就会出现严重的模糊退化。因此，为使所摄的图像能够满足现实的要求，就须要我们对相关的图像采用一些处理方式。

    改善初始图像，从而达到人眼观测或机器系统自检分析等要求的行为，就叫做图像增强。图像增强技术作为实时图像处理技术的一种，是针对图像特点而提出的一种改善其像质的方法。图像增强的过程是变化录入数字图像的像素灰度级的过程，依照现实的需求消除图像的噪声并增强些许细节。图像增强是数字图像处理方法中较为简单的一种，其方式却是特殊且独具的。图像增强的目的是在削减噪声的同时提高低对比度图像成像的质量和视觉效果，让人类和机器可以更好的对图像采取分析理解等手段。

    且要明确图像增强处理不是去增添初始图像的已有内容，图像增强的成效只能是增强对某些内容的识辨能力，但同时也可能是初始图像的某些内容丢失。因而，为图像增强寻找到一种相对客观的标准来评判图像增强的效用着实有难度，这就须要我们依照现实的要求去做出适当的取和舍。

当前，图像增强技术早已从最初的科室理论研究拓展到了各行各业的实践运用中，比如卫星采图的处理、智能识辨初期图像的处理、各类图形图像的美化修善软件之类。然而对付各式各样差异类型的图像，增强的方式也不尽相同。伴随设备的升级换新和算法的持续进步，图像处理技术自然会在生活中被赋予更加普遍的应用。

1。2  课题研究背景

    伴随通讯技术的迅猛增长，图像增强技术获得了普及和应用，在生活中到处可以看见图像处理技术给人们带来的改变。同时由于日益增进的计算机硬件技术，使图像处理技术在众多研究与工程相关的领域中也得到了普遍运用。在这样的情况下，图像处理技术在新型城市建设需求的机器视觉系统中的应用受到人们的密切关注。当前市道上所用的计算机视觉系统对气候状况的适应能力偏低，尤其是会严重影响质量且实际需求量很多的弱光晚间环境。在弱光晚间的环境下，道路的可视范围降低，系统部分功能失效，图像弱化，色彩偏差或者失真会导致多数细节丢失。图像被遮盖，模糊不清，有用的信息也会因此丧失。因此，弱光晚间环境条件下的图像对比度增强技术的研讨对观测、监控、交通等诸多单位都有着重要意义。

夜视图像增强技术早已是图像处理领域的热议课程，从而有众多人员从事相关研讨，因此夜视图像增强的方法也是层见迭送。但因为拍摄前提的不定和变化性，就当前已有的算法仍不通用于所有图像。对夜视图像增强算法的考究也仍在不断发展，具备深度探讨的价值和意义。本文旨在研究相关产品所摄的弱光晚间图像成像不足而需改进的问题，深入探讨弱光晚间下图像增强技术中的直方图均衡化方式，分析常用算法，得出最优算法。