由于受到环境，光线等的影响，拍摄的照片清晰度和对比度比较低，不能够突出图像中的重点。图像增强就是通过一定手段来增强图像的对比度，使得其中的人物或者事物更加明显，有助于分析和显示[1,2]。常用的图像增强的方法有基于直方图的图像增强[3]、基于拉普拉斯算子的图像增强[4]、基于图像非线性变换的图像增强[5]。
直方图均衡化处理原理：将原始图像的灰度图从比较集中的某个灰度区间均匀分布在整个灰度空间中，实现对图像的非线性拉伸，重新分配图像像素值。
拉普拉斯算子图像增强原理：利用拉普拉斯算子进行图像增强本质是利用图像的二次微分对图像进行蜕化，在图像领域中微分是锐化，积分是模糊，利用二次微分对图像进行蜕化即利用邻域像素提高对比度。
图像的非线性变换原理：通过对灰度进行log和grammar变换， 对数变换可以将图像的低灰度值部分扩展，显示出低灰度部分更多的细节，将其高灰度值部分压缩，减少高灰度值部分的细节，从而达到强调图像低灰度部分的目的。伽马变换主要用于图像的校正，将灰度过高或者灰度过低的图片进行修正，增强对比度。
参考文献
[1] Kay, Ralph. "Image enhancement." U.S. Patent No. 5,665,194. 9 Sep. 1997.
[2] Huang, Thomas S. "Image enhancement: A review." Opto-electronics 1.1 (1969): 49-59.
[3] Wang, Yu, Qian Chen, and Baeomin Zhang. "Image enhancement based on equal area dualistic sub-image histogram equalization method." IEEE Transactions on Consumer Electronics 45.1 (1999): 68-75.
[4] Sun, Zeng Guo, and Chong Zhao Han. "Image enhancement based on laplacian operator." Application Research of Computers 24.1 (2007): 222-223.
[5] Sattar, Farook, et al. "Image enhancement based on a nonlinear multiscale method." IEEE transactions on image processing 6.6 (1997): 888-895.
