纪 平，胡学友，张瑞琦

(合肥学院 先进制造工程学院，安徽 合肥 230601)

图像增强是图像处理中的一个重要领域，在医学图像处理及纹理分析、模式识别等预处理步骤中广泛使用[1]。并且在医学、军事、气象、通信、媒体等领域具有重要的应用价值。

直方图均衡算法是一种常用且比较经典有效的图像增强算法，它通过函数重新定义灰度值分布，进而改变对比度大小，来达到图像增强的目的[2]。但直方图均衡也存在一些明显的缺点，如直方图均衡后会使得图像的均值接近于灰度级的中点而和原图像无关；直方图均衡后会使得一部分灰度级被拉伸[3]，一部分灰度级被兼并，表现为图像的过增强而出现不自然的表象；无法有效处理含噪图像等。

本文研究了直方图均衡算法的处理特点，并采用添加滤波器与结合自适应算法来改进传统算法，可以提高图像的对比度，进一步增强图像的清晰度。最后通过实验来验证算法的优越性。

1 算法的原理概述

1.1 直方图均衡化算法

传统的直方图均衡化算法是以图像各灰度级概率的累积分布函数作为变换函数，将原图像映射为一幅灰度级分布较均匀的图像，以增大图像灰度级的动态范围，从而增强图像的对比度[4]。

对于一幅像素数为n，灰度范围为[0，L-1]的图像，令rk表示第k个灰度级，nk表示图像中出现的像素的个数，则rk的直方图p(rk)为:

(1)

灰度累积分布函数Sk为:

(2)

直方图均衡化变换函数为:

(3)

其中rk′为原图像中灰度级rk经直方图均衡化变换后的灰度级；……