对比度增强
对比度增强是增强技术中的一种比较简单又十分重要的方法。
对于输入图像f(x,y)，处理后的图像为g(x,y)，则对比度增强方法表示为：
1、线性变换
如果原图像f(x,y) 的灰度范围是[m,M]，我们希望变换后的图像g(x,y)的灰度范围是[n,N]，那么变换是：
系数
对应像元间灰度差变换后保持不变，动态区间可能平移。这取决于m是否等于n。
当
变换后的灰度动态范围变小，反之，则变大。
当
变换后，灰度翻转，亮的部分变成暗的部分，暗的部分则变成亮的部分。
2、分段线性变换
公式如下：
如果令k1< 1, k3 < 1 , k2 > 1，这种变换使灰度值在[0,f1] 和[f2,f3]中的两像素的灰度差被压缩，而灰度值在[f1,f2]之间的两像素的灰度差被扩展.
3、非线性变换
从原理上间，我们可以用数学上的一些非线性函数进行变换，比如平方、指数、对数、幂等变换，但通常使用的是对数变换或幂变换
对数变换长用来扩展低值灰度、压缩g高值灰度，这样可以使得低值灰度的图像细节更加容易看清。对数变换表达式为：
常数C用于使变换后的图像g的灰度动态范围符合要求。用于图像获取、显示、打印的许多装置的响应都是幂函数。例如，设f为图像的灰度值，r为CCD图像传感器或胶片等的入射光的强度，则输入光强度与输出信号之间关系可以表示为：
其中
对图像的灰度进行幂变换，使得变换后的图像g与入射光强度r相等或成正比，这种变换称为伽玛校正。例如，取
可以实现伽玛校正，一般伽玛取值范围是：
4、其他变换
- 灰度切片
这种方法是将某个小范围内的灰度取出，转换成较大的灰度加以显示，用于突出感兴趣的灰度在图像中的分布情况。 - 锯齿形变换
这种方法将图像灰度范围的几个子区间都扩展到显示器的整个动态范围，使一些不同的灰度变换后灰度相同，从而发现图像中的基本轮廓或产生伪轮廓。
