第二章 主要眼底图像增强方法彩色眼底图像增强对医学诊断具有重要的作用，目前主要的彩色眼底图像增强方法有：直方图均衡化、对比度受限自适应直方图均衡化以及 Hessian 矩阵增强方法。2.1 直方图均衡化方法一般来说，图像对比度的可用较为常见的两种方法进行增强处理，分别为间接对比度增强方法是直方图拉伸方法和直方图均衡化(Histogram Equalization，简称 HE)方法。对于直方图均衡化而言，图像灰度改变的是通过累积函数来实现的，以此达到增强对比度的效果。其基本的操作步骤的核心思路即，对原始图像的非均质化拉伸处理，使其像素值间距扩张，均匀化各灰度范围的像素量。这种方法也存在一些缺点：(1) 增强后图像的灰度级会变少，部分细节会消失；(2) 当输入图像的直方图有非常密集的部分时，增强后的图像的对比度会增强过度。通过直方图均衡化，图像的亮度可以更好地分布在直方图上，让图像更易于观察。用这种方法来增强图像局部的对比度就不会使图像整体的对比度产生影响，直方图均衡化通过有均衡亮度密集的区域来实现这种功能。直方图均衡化对增强背景太亮或者前景太暗的图像有很好的效果，尤其是增强 X 光图像中清晰度较差的骨骼结构以及曝光过度和曝光不足的图像中的细节信息。这种方法具有一个特殊优势是它的直观性和可逆操作性，若均衡化的函数是已知的，则可以构造出初始的直方图。但该方法的缺点也很明显，即必须对所有的数据进行分析，这就可能会增加背景的对比度并且降低有用信息的对比度。图像的直方图可以表现出图像像素值的分布规律。由于图像是由大量像素组建而成，因而可以将像素分布的直方图进行列表统计来对其特征进行分析研究。直方图对图像特征的提取和确定其相似度上都具有巨大的贡献，它能通过对不同区间的像素值分布特征进行整体上的调整，优化其灰度分度，进而达到增强图像的视觉感。直方图与图像清晰度的有如下关系：(1) 亮度不足，即代表其在直方图中主要位于像素值较小区间；(2) 亮度高，即表示其在直方图中主要位于像素较大区间；(3) 灰度级随对比度的降低而降低，且中间水平的灰度级是主要信息的储存区；(4) 灰度级随对比度的升高而升高，且主要信息呈均匀化分布。直方图均衡化的基本思想是使输入图像的直方图分布变的均匀，这样就会使图像的灰度级增加，从而可达到图像对比度整体增强的效果。假设未处理前的图像在二维坐标系当中，令其灰度值在(x,y)处为 f，处理后其灰度值为 g，则可认为当 f...
