4 结束语
由上面的处理结果可以看出,灰度修正，灰度变换法，直方图修正法和直方图均衡化都可以得到较好的增强效果。灰度修正之后的图像中，小孩衣服上的图标和衣服之间的对比度增加了，从而使我们更容易辨认了。灰度变换法简单实用，但区间的选择不易实现自动化。直方图修正法则可以按照要求对直方图进行改造，有选择地增强某些灰度值范围的对比度，从而突出所需图像的特征，许多在原始图像中看不清的细节在直方图修正处理后所得的图像中都变得十分清晰。从处理前后的图像可以看出，直方图均衡化可以自动增强整个图像的对比度。但是它的具体增强效果不易控制，处理后的结果总是得到全局均衡化的直方图。
利用小波变换的方法增强图像能获得丰富的细节特征，比传统的算法有明显的优势。首先，小波变换使得原始图像中不同分辨率细节特征随尺度的不同而分离，避免了传统算法中通过不断的调整滤波器窗口大小来选择增强效果的烦琐工作；其次，由于对不同的尺度下的小波分量分别进行增强，原始图像中无论较粗还是较细的边缘都同时得到了增强。