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图像增强不会考虑其质量下降的问题，只是将图像中感兴趣的特征有选择的强化，弱化不感兴趣的特征[6]。这样做的话，首先是改善图像视觉效果，提高其清晰度；其次是使图像更有利于计算机处理。图像增强按作用域可分为空域增强方法和频域增强方法。空域增强大致包含三种[7]：扩展对比度的灰度变化，清楚噪声的平滑方法，增强边缘的锐化技术。频域增强方法则是为了使图像传输到另一空间后更方便的进行图像处理，然后回到原来的空间，得到处理后的图像。20978
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根据图像处理的策略，图像技术可分为全局处理和局部处理。根据图像的种类还可以分为灰度图像处理和彩色图像处理。而直方图均衡化（HE）则是属于全局处理。直方图均衡化的处理方法是一种空域增强方法，它是对图像中的灰度值进行处理，而为了更好的突出图像的特性，局部均衡化的处理方法应运而生。基于此，还有对比度受限的自适应直方图均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）[8]。论文网
直方图均衡化基于的原理是：当图像中的灰度级概率为均匀分布时，图像暴露的信息量最大，即具有最大嫡(信息量)的图像为均衡化图像[9]。直方图均匀化就是将灰度级转为均匀分布，因此增加了灰度值的动态范围，增强了对比度。HE是一种对全局的图像处理，不适合不同区域的对比度变换。所以用HE，会抹掉感兴趣的部分，很难识别图像的细节，而且会引入噪声从而破坏图像信息。为了克服这一缺点，人们引入了局部直方图均衡化（LAHE）[10]。LAHE是对图像中的每一个像素根据它所在区域(称为相关区域contextual Region, CR)的直方图采用不同的变换.由于这种方法的计算量较大，因此引入了插值等方法来提高效率。在LAHE中，某个像素的局部直方图就是以这个像素为中心的局部窗内的直方图。为了满足不同区域有不同的相关区域，还提出了一种动态确定矩形窗的方法[11]。