OpenCV局部直方图均衡化在水下图像中的仿真与分析(3)
第五章节主要介绍局部直方图均衡化以及利用opencv后得到的仿真结果。通过程序是先也看出了局部直方图均衡化和直方图均衡化之间的区别和联系。局部直方图均衡化的计算量较之直方图更加的大，不过在细节上也更好。局部直方图均衡化中窗口大小的采用也会影响图像的结果，仿真中会有体现。
第二章 图像增强技术
2.1 图像增强技术简介
图像增强技术是一种基本的图像处理，它对图像的处理方法是：突出图像中感兴趣的部分，弱化不需要的部分。图像增强技术旨在：一改善视觉效果使更清晰；二使图像更适合计算机处理分析[13]。
图像处理的评判标准在于人的视觉判断，这是一种主观性的判断。因此图像的处理方法是特定的，而其评价标准也是特定的。所以图像增强的各种处理方法没有一个通用评判标准，即：图像增强没有通用理论[14]。
总体而言，图像增强由空域增强和频域增强两种组成。空域增强主要对像素进行处理，而频域增强是对图像的变换域进行处理，然后反变换后得到增强的图像。除此以外，图像增强根据图像的种类还可以分为灰度增强和彩色增强。本文中会介绍这两种方法。
本文主要介绍空间域图像增强技术，即对图像像素处理的处理方法。
2.2 空域增强技术
如上所述，空域增强是对像素的处理，即是图像的灰度映射变换。不同的映射变换类型可以达到不同的增强目的。
空域增强方法大概有3种：灰度变换，平滑方法，锐化技术。其中灰度变换是用点运算修正像素灰度，是一种图像变换[15]。平滑和锐化都是用图像滤波来修改像素灰度。本文主要研究的是灰度变换的图像增强的方法。
2.3 灰度变换
灰度变换是扩展对比度，是图像增强的基本方法。它的原理是调整灰度级，映射到一个新的范围。
这种变换是一种“像素到像素”的变换方法[16]。设原图像为 ,灰度变换后的为 ，映射函数为 。
则点运算的灰度变换为：
其中 决定的函数确定，那么灰度变换就确定了，映射函数大致有3种：
1）线性灰度变换；
2）分段线性灰度变换；
3）非线性灰度变换。
2.3.1 线性灰度变换
水下图像由于成像时其为非自然光源，因此多会有因为光线问题导致对比度不足，使图像的细节不清晰，线性变换能改善其质量。
设原图 的灰度范围是 ，变换后的图像 的范围为 。对于线性变换得到公式：
设：原图的灰度级大部分在 ，小部分不在此区间内。可令：
其坐标图为：2-1线性灰度变换
在线性变换中，小于 和大于 的部分是被压缩为 和 ，这样这两部分的信息容易丢失。不过只要选取合理的 ，图像的失真是允许的。 ， ， ， 的分割点根据需要确定。
2.3.2 分段线性灰度变换
分段线性变换就是分为多段进行线性变换。这样可以有选择的增强图像。拉伸需要的图像特征，弱化不感兴趣的部分。数学表达式为：
其坐标图为：2-2 分段线性灰度变换
2.3.3 非线性灰度变换
非线性灰度变换常用的变换映射函数有对数、指数和平方等，这里主要介绍指数和对数变换。
（1）对数变换
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