起篇三连问：
第一问：何为数字图像的增强？
个人理解，就是通过对图像进行平滑去噪、改变灰度级或者增强边缘，将我们想要的某些图像特征更明显的显现出来。这就是图像的增强，该过程重在对比度的拉伸。
第二问：费了半天劲，对图像增强对我们有什么好处理嘞？
说白了，图像增强就是一个图像预处理的工作，将我们想要的图像特征弄的比较显眼，为后期的目标提取、识别等打下良好的基础。
第三问：图像增强的方法有哪些？
有小伙伴该说了这个难不倒俺，有调整灰度级的灰度级变换法（什么线性的、非线性的、分段的。。。）、去除噪声的（什么低通、中值、均值。。。）、显示边缘的（什么高通、sobel算子、roberts算子。。。）。看到这样的回答我只能说：老铁没毛病。但我想说的是任你天花乱坠，我只认时域和频域。。。。嘿嘿。
OK，废话不多说了，看正文。。。。
咱们来看看在时域（也有人说是空域）
在时域中一般有两个方式：灰度级变换和卷积操作。接下来咱逐个来看哈。本节重点实现灰度级变换
灰度级变换，说明白点就是改变图像中部分像素点的灰度值，目的就是将灰度级扩展一下，将图像更亮暗分明些，仅此而已（在图像增强中属于最简单的一类）。大致方法就是线性变化和非线性变化两大类。线性变化中主要包含有：正比、反比和分段函数；非线性主要包含有：幂函数、对数函数等。原理比较简单，直接在代码中体现。
实例来咯：以MATLAB自带图像pout.tif作为原始图像
%线性变化
close all; clear all; clc
I = imread('pout.tif');
figure;imshow(I);title('原图')
%线性变化，整体变亮.函数 y = 2x + 33
g1 = 2.*I + 3;
figure;
subplot(221);imshow(I);title('原图');
subplot(222);imhist(I);title('原图的灰度直方图')
subplot(223);imshow(g1,[]);title('线性变换后的变亮图像')
subplot(224);imhist(g1);title('线性变换后变亮图像的灰度直方图')
%线性变化，整体变暗，函数 y = x-50
g2 = I - 50;
figure;
subplot(221);imshow(I);title('原图');
subplot(222);imhist(I);title('原图的灰度直方图')
subplot(223);imshow(g2,[]);title('线性变换后的变暗图像')
subplot(224);imhist(g2);title('线性变换后变暗图像的灰度直方图')
%分段函数 0 x<50
% y = 2*x + 3 50<x<=150
% 255 x>150
[m,n] = size(I);
J = ones(m,n);
for i=1:m
for j=1:n
if I(i,j) < 50
J(i,j) = 0;
elseif I(i,j) > 150
J(i,j) = 255;
else
J(i,j) = I(i,j) + 50;
end
end
end
J = uint8(J);
figure;
subplot(221);imshow(I);title('原图');
subplot(222);imhist(I);title('原图的灰度直方图')
subplot(223);imshow(J);title('分段函数变换后的图像')
subplot(224);imhist(J);title('分段变换后图像的灰度直方图')处理结果：
从上图的处理结果，大家可以看出，灰度级的变换就是改变图像中每个像素的灰度值。尤其第二幅和第三幅图的直方图可以很明显的看出，第二幅图由于整体灰度值都降低了50，则整个直方图向左移了50。第三图将低于50和高于150的都归于0和255了，只留下中的一部分，并在该部分加了50，故直方图看起来单薄了些，但大致形状还是有的，并且向右移了50。
Ok，这部分就是线性的部分的灰度级变换了，接下来进行非线性的。
log型、曲线型、指数型。
close all; clear all; clc
I = imread('pout.tif');
%指数型 y = 30*(log(x+1))
J = im2double(I);%由于I属于uint型，在进行log或指数运行时，须变换成double型
K = 30*(log(J+1));
K = uint8(K);
subplot(221);imshow(I);title('原图');
subplot(222);imhist(I);title('原图的灰度直方图')
subplot(223);imshow(K,[]);title('log变换后的图像')
subplot(224);imhist(K);title('log变换后图像的灰度直方图')
%曲线形 y = x+ x*(255-x)/255
K1 = I + I.*(255-I)./255;
figure;
subplot(221);imshow(I);title('原图');
subplot(222);imhist(I);title('原图的灰度直方图')
subplot(223);imshow(K1,[]);title('曲线型变换后的图像')
subplot(224);imhist(K1);title('曲线型变换后图像的灰度直方图')
%指数型 y = e^(-0.5*x + 3)
K2 = exp(-0.5.*J + 3);
K2 = uint8(K2);
figure;
subplot(221);imshow(I);title('原图');
subplot(222);imhist(I);title('原图的灰度直方图')
subplot(223);imshow(K2,[]);title('曲线型变换后的图像')
subplot(224);imhist(K2);title('曲线型变换后图像的灰度直方图')处理结果：
OK，有关灰度级变换的咱们到此结束了，接下来一节进行卷积操作。
